如何通过熊猫或火花数据框删除所有行中具有相同值的列？答案

【问题标题】：How to drop columns which have same values in all rows via pandas or spark dataframe?如何通过熊猫或火花数据框删除所有行中具有相同值的列？
【发布时间】：2016-09-23 10:30:25
【问题描述】：

假设我有类似以下的数据：

  index id   name  value  value2  value3  data1  val5
    0  345  name1    1      99      23     3      66
    1   12  name2    1      99      23     2      66
    5    2  name6    1      99      23     7      66

我们如何使用 python 在一个或多个命令中删除所有行具有相同值的所有列，例如 (value、value2、value3)？

假设我们有许多列类似于value、value2、value3...value200。

输出：

   index    id  name   data1
       0   345  name1    3
       1    12  name2    2
       5     2  name6    7

【问题讨论】：

标签： python pandas apache-spark-sql duplicates multiple-columns

【解决方案1】：

我们可以做的是使用nunique计算数据框每一列中唯一值的数量，并删除只有一个唯一值的列：

In [285]:
nunique = df.nunique()
cols_to_drop = nunique[nunique == 1].index
df.drop(cols_to_drop, axis=1)

Out[285]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

另一种方法是只使用diff 数字列，取abs 值和sums 它们：

In [298]:
cols = df.select_dtypes([np.number]).columns
diff = df[cols].diff().abs().sum()
df.drop(diff[diff== 0].index, axis=1)

Out[298]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

另一种方法是使用具有相同值的列的标准差为零的属性：

In [300]:
cols = df.select_dtypes([np.number]).columns
std = df[cols].std()
cols_to_drop = std[std==0].index
df.drop(cols_to_drop, axis=1)

Out[300]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

其实以上都可以单行完成：

In [306]:
df.drop(df.std()[(df.std() == 0)].index, axis=1)

Out[306]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

【讨论】：

警告：按唯一条目数删除列==1 最终会删除只有一个非 NAN 条目的列。这可能是也可能不是意图。
有人可以帮助如何删除具有 95% 相同值的列

【解决方案2】：

一个简单的单行（python）：

df=df[[i for i in df if len(set(df[i]))>1]]

【讨论】：

很好的答案！替代方案是：df = df[[i for i in df if df[i].nunique()>1]]

【解决方案3】：

另一种解决方案是 set_index 来自未比较的列，然后将 iloc 选择的第一行与 eq 与所有 DataFrame 和最后使用 boolean indexing 进行比较：

df1 = df.set_index(['index','id','name',])
print (~df1.eq(df1.iloc[0]).all())
value     False
value2    False
value3    False
data1      True
val5      False
dtype: bool

print (df1.ix[:, (~df1.eq(df1.iloc[0]).all())].reset_index())
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

【讨论】：

【解决方案4】：

pythonic 解决方案

原始数据帧

index id   name  value  value2  value3  data1  val5
    0  345  name1    1      99      23     3      66
    1   12  name2    1      99      23     2      66
    5    2  name6    1      99      23     7      66

解决方案

for col in df.columns:  # Loop through columns
  if len(df[col].unique()) == 1:  # Find unique values in column along with their length and if len is == 1 then it contains same values
    df.drop([col], axis=1, inplace=True)  # Drop the column

执行上述代码后的数据帧

   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用nunique()，它返回每列中唯一值的数量：

df[df.columns[df.nunique() > 1]]

【讨论】：