熊猫使用条件删除一列的重复项 - python

我有一个这样的数据框：

A   B
239616412   none
239616414   name2
239616417   none
239616417   none
239616417   none
239616418   name1
239616418   none
239616428   name1
239616429   none
239616429   none
239616429   name1

我想删除A列的重复项，并且想在B列中保留具有任何名称的行（基本上是=！），但是如果所有重复项中唯一的值是none，我仍然要保留它（例如239616417）。

它应减少为：

A   B
239616412   none
239616414   name2
239616417   none
239616418   name1
239616428   name1
239616429   name1

参考方案

这是一个解决方案。

首先对“ B”列进行排序：

df.sort('B', inplace=True)

df
Out[24]: 
            A      B
5   239616418  name1
7   239616428  name1
10  239616429  name1
1   239616414  name2
0   239616412    NaN
2   239616417    NaN
3   239616417    NaN
4   239616417    NaN
6   239616418    NaN
8   239616429    NaN
9   239616429    NaN

然后放下重复的物品列“ A”：

df.drop_duplicates('A', inplace=True)

df
Out[26]: 
            A      B
5   239616418  name1
7   239616428  name1
10  239616429  name1
1   239616414  name2
0   239616412    NaN
2   239616417    NaN

您可以对数据框进行重新排序以获取所需的内容：

df.sort(inplace=True)

df
Out[30]: 
            A      B
0   239616412    NaN
1   239616414  name2
2   239616417    NaN
5   239616418  name1
7   239616428  name1
10  239616429  name1

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