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python: pandasでの重複情報の整理方法について

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john_doe_

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pandasを利用して部分重複情報を除外してリストを整理したいと考えていますが、
空白情報を無視して処理する方法を模索しております。

重複処理したい情報

name email tel
mike us@gmail.com 03-1111-2222
taro japan@gmail.com 03-2222-2222
hanako 03-3333-3333
takeshi 03-4444-4444
taro japan@gmail.com
mike 03-1111-2222
# emailを指定して重複情報を確認
print(df.drop_duplicates(['email']))

# NaNも重複として認識されてしまう。。。これを無視して処理をしたい。
out:
 name            email           tel
0    mike     us@gmail.com  03-1111-2222
1    taro  japan@gmail.com  03-2222-2222
2  hanako              NaN  03-3333-3333

処理後の完成イメージ

name email tel
mike us@gmail.com 03-1111-2222
taro japan@gmail.com 03-2222-2222
hanako 03-3333-3333
takeshi 03-4444-4444

初歩的な質問かとは存じますが、自己解決できなかったのでご教示いただけましたら幸甚です。
参考になるwebページを紹介いただくだけも構いません。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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回答 1

checkベストアンサー

+1

逆に重複値以外と欠損値を抽出して再代入すればいいと思います。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    ['mike','us@gmail.com','03-1111-2222'],
    ['taro','japan@gmail.com','03-2222-2222'],
    ['hanako','','03-3333-3333'],
    ['takeshi','','03-4444-4444'],
    ['taro','japan@gmail.com',''],
    ['mike','','03-1111-2222']],
    columns=['name','email','tel'])
df.replace([''], np.nan, inplace=True)

# 重複値以外と欠損値を抽出して再代入
df = df[(~df['email'].duplicated()) | (df['email'].isna())]
df = df[(~df['tel'].duplicated()) | (df['tel'].isna())]
print(df)

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  • 2020/03/08 06:38

    稚拙な質問にもかかわらず、ご親切にありがとうございました。
    おかげさまでスッキリとご教示いただいた内容も理解することができました。

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