如何解决具有多种条件的 Pandas drop_duplicates
我有一些需要过滤的测量数据，我将它们作为数据帧数据读取，如下所示：
df
RequestTime RequestID ResponseTime ResponseID
0 150 14 103 101
1 150 15 110 102
2 25 16 121 103
3 25 16 97 104
4 22 16 44 105
5 19 17 44 106
6 26 18 29 106
7 30 18 29 106
并且我需要同时使用两个不同的条件，即同时使用 drop_duplicate(subset=) 过滤 'RequestTime' 'RequestID' 和 'ResponseTime' 'ResponseID'。我使用了以下命令来获取两个条件中每一个的过滤结果：
>>>df[['RequestTime','RequestID','ResponseTime','ResponseID']].drop_duplicates(subset = ['ResponseTime','ResponseID'])
RequestTime RequestID ResponseTime ResponseID
0 150 14 103 101
1 150 15 110 102
2 25 16 121 103
4 22 16 44 105
5 19 17 44 106
6 26 18 29 106
7 30 18 29 106
>>>df[['RequestTime','ResponseID']].drop_duplicates(subset = ['RequestTime','RequestID'])
RequestTime RequestID ResponseTime ResponseID
0 150 14 103 101
1 150 15 110 102
2 25 16 121 103
3 25 16 97 104
4 22 16 44 105
5 19 17 44 106
6 26 18 29 106
但是如何结合这两个条件来删除重复的第 3 行和第 7 行？
解决方法
IIUC，
m = ~(df.duplicated(subset=['RequestTime','RequestID']) | df.duplicated(subset=['ResponseTime','ResponseID']))
df[m]
输出：
RequestTime RequestID ResponseTime ResponseID
0 150 14 103 101
1 150 15 110 102
2 25 16 121 103
4 22 16 44 105
5 19 17 44 106
6 26 18 29 106
创建一个掩码（布尔系列）来布尔索引你的数据帧。
或链式方法：
df.drop_duplicates(subset=['RequestTime','RequestID']).drop_duplicates(subset=['ResponseTime','ResponseID'])
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