質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

解決済

1回答

8335閲覧

drop_duplicatesの役割

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

0グッド

0クリップ

投稿2017/06/12 08:39

サンプルコードで
csv fileを読み込み、最初の行を取り出すまでに

data.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)

という行のコードがありました。
このdrop_duplicatesの役割がわかりません。
ネットには、値が重複したデータを削除する役割を持つと書いていますが、
”重複した値”が何を示すのかがわかりません。
http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/11/15/230705

drop_duplicatesの役割は何なのでしょうか?

全体は

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.spatial as sp import scipy.sparse as sparse from sklearn.decomposition import NMF, TruncatedSVD #csv fileの読み込み data = pd.read_csv('user_topic_follow_dummy.csv', encoding='utf8') data.drop_duplicates(keep='last', inplace=True) print(data.shape) data.head()

のようになっています。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

drop_duplicates()
全てのセルで、値が全く同じ行が複数行存在していた場合に、その重複している行を削除する
関数となります。

例えば

XYZ
19.44.63.8
210.53.24.8
310.04.65.1
48.92.85.2
510.53.24.8
69.94.14.0

というデータは2行目と5行目が全く同じ値が入っております。 (indexは除く)
そこで、drop_duplicates() を実行すると、5行目が削除されて

XYZ
19.44.63.8
210.53.24.8
310.04.65.1
48.92.85.2
69.94.14.0

となります。

あと、keepオプションは重複があった場合に残す行(削除する行)を選択するためのオプションとなります。
上記の例では2行目を残して、5行目を削除しておりますが、(keep='first'[default])
keep='last'とすると最後の行(5行目)が残ります。
また、keep=Falseとすると両方の行が削除されます


【追記】

inplace オプションの説明です。

例えば、df 変数に対して、

Python

1df.drop_duplicates(inplace=True)

のように inplace=True の引数と共に drop_duplicates() を実行すると、 df 変数に格納されているデータフレーム自身から重複行が削除されます。つまりこのメソッドはdfの内容を変更してしまうことになります。

このようにオブジェクト自身の内容を変更してしまうメソッドを 『破壊的メソッド』とよびます。

一方、

Python

1df2 = df.drop_duplicates(inplace=False)

のように inplace=False の引数と共に drop_duplicates() を実行すると、 df 変数に格納されているデータフレーム自体は全く変更されません。
その代わり、df 変数に格納されているデータフレームから重複行の削除を行った結果がリターン値として戻ります。(結果、df2に格納されることになります)

このようにオブジェクト自身の内容を変更しないメソッドを 『非破壊的メソッド』とよびます。

Pythonでは慣習的に、破壊的メソッド の戻り値は None となっており、破壊的メソッド非破壊的メソッドの 誤用を避けられるようになっております。

投稿2017/06/12 09:48

編集2017/06/12 23:29
magichan

総合スコア15898

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/06/12 13:19

ありがとうございます。inplace=Trueに関して質問があります。 inplaceは”破壊的にソートするかどうかを指定する”という引数みたいですが、ここでいう”破壊的”とはどういう意味になるのでしょうか?破壊的にソートするメリットは何かあるのでしょうか?
magichan

2017/06/12 23:39

inplaceの説明を追記しました。 inplace は”破壊的にソートするかどうかを指定する”というのは少し間違ってますね。「破壊的メソッドかどうかを指定する」という面では間違っておりませんが、ソートは行いません。 たぶん "破壊的メソッド"と"非破壊的メソッド"を、組み込みメソッド "list.sort()" (破壊的メソッド) と 組み込み関数"sorted()" (非破壊的メソッド) で説明しているのを見て混同したのではないでしょうか。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/06/13 00:42

なるほど!ありがとうございます
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問