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如何删除数据框中同时出现在两列中相同的行？

2023-12-11

我有一个数据框，DF1

   Id1   Id2  
0  286   409 
1  286   257  
2  409   286    
3  257   183

在这个 DF 中，对我来说行286,409 and 409,286是一样的。我只想保留其中一行。我所做的所有这一切都是使用构建一个网络图Networkxpython 库。

我尝试通过创建另一个具有互换列的 df 来实现它，例如 DF2

   Id2   Id1
0  409   286
1  257   286
2  286   409
3  183   257

然后我使用比较这两个 DFisin函数是这样的

DF1[DF1[['Id1', 'Id2']].isin(DF2[['Id2', 'Id1']])]但它按原样打印 DF1。

预期输出 DF：

   Id1   Id2  
0  286   409 
1  286   257     
3  257   183

任何帮助将不胜感激，谢谢。


我相信您需要对两列进行排序np.sort并过滤DataFrame.duplicated使用反掩码：

df1 = pd.DataFrame(np.sort(DF1[['Id1', 'Id2']].to_numpy(), axis=1), index=DF1.index)

df = DF1[~df1.duplicated()]
print (df)
   Id1  Id2
0  286  409
1  286  257
3  257  183

Detail：如果使用numpy.sort with axis=1它按行排序，所以第一和第三'row'是相同的：

print (np.sort(DF1[['Id1', 'Id2']].to_numpy(), axis=1))
[[286 409]
 [257 286]
 [286 409]
 [183 257]]

然后使用DataFrame.duplicated函数（使用 DataFrame，因此使用 DataFrame 构造函数）：

df1 = pd.DataFrame(np.sort(DF1[['Id1', 'Id2']].to_numpy(), axis=1), index=DF1.index)
print (df1)
     0    1
0  286  409
1  257  286
2  286  409
3  183  257

第三个值是重复的：

print (df1.duplicated())
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

最后是删除重复项所必需的反转掩码，输出被过滤boolean indexing:

print (DF1[~df1.duplicated()])
   Id1  Id2
0  286  409
1  286  257
3  257  183
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python

pandas

DataFrame

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