本教程将探讨如何在Pandas数据帧中高效处理重复数据，具体目标是针对指定列的重复组，仅保留每组的最后N条记录。我们将介绍并演示使用groupby().tail()方法的简洁实现，该方法对于在内存中处理中等规模数据集时，能提供比基于行号的窗口函数更直观和高效的解决方案。
问题描述与背景
在数据处理过程中，我们经常会遇到需要从数据集中筛选重复记录的场景。有时，我们并非要完全删除所有重复项，而是希望为每个重复组保留特定数量的记录，例如最新的n条或按某种顺序排列的最后n条记录。
考虑一个包含用户交易记录或日志条目的数据帧，其中first_name、last_name和sex可能存在大量重复，但id和country是唯一的。我们的目标是，对于每个相同的first_name、last_name和sex组合，只保留其对应的最后3条记录（通常根据id或其他时间戳字段来定义“最后”）。
原始数据帧示例如下：
01JohnDoeMaleUSA02JohnDoeMaleCanada03JohnDoeMaleMexico04MarkKayMaleItaly05JohnDoeMaleSpain06MarkKayMaleFrance07JohnDoeMalePeru08MarkKayMaleIndia09MarkKayMaleLaos10JohnDoeMaleBenin
期望结果是，对于John Doe Male和Mark Kay Male这两个重复组，分别只保留其最后3条记录：
05JohnDoeMaleSpain06MarkKayMaleFrance07JohnDoeMalePeru08MarkKayMaleIndia09MarkKayMaleLaos10JohnDoeMaleBenin
对于大规模数据集，尤其是在分布式计算环境如Spark中，一种常见的解决方案是使用窗口函数（Window.partitionBy().orderBy().row_number()）来为每个组内的记录分配行号，然后筛选出小于等于N的记录。这种方法在Spark中是标准且高效的，但在Pandas中，我们有更简洁且同样高效的替代方案。
Pandas groupby().tail() 方法详解
Pandas库提供了一个非常直观且高效的方法groupby().tail(n)来解决上述问题。它允许我们对数据帧进行分组，然后从每个组的末尾选择指定数量的记录。
核心思想
df.groupby(by_columns).tail(n)的工作原理是：
根据by_columns指定的列将数据帧分成若干个组。对于每个独立的分组，从其末尾（即最后）选取n条记录。将这些选取的记录合并成一个新的数据帧。
需要注意的是，tail()方法中的“末尾”是基于当前数据帧的行顺序。因此，如果“最后N条”的定义是基于某个特定字段（例如时间戳或ID）的最新记录，那么在应用groupby().tail()之前，对数据帧进行相应的排序是至关重要的一步。
实现步骤
以下是使用Pandas groupby().tail() 方法的详细实现步骤：
导入必要的库：首先，我们需要导入pandas库。
创建示例数据帧：为了演示，我们使用与问题描述中相同的数据来构建一个Pandas DataFrame。
数据排序（关键步骤）：由于我们希望保留“最后3条”记录，并且这个“最后”是基于id列的递增顺序来定义的，因此在执行分组和选择操作之前，必须先根据id列对整个数据帧进行升序排序。这确保了在每个组内，tail(3)操作会正确地选择具有最大id值的3条记录。
应用 groupby() 和 tail()：使用groupby()方法指定分组的键（first_name, last_name, sex），然后链式调用tail(3)来保留每个组的最后3条记录。
重置索引（可选）：groupby().tail()操作会保留原始数据帧的索引。如果需要一个从0开始的连续新索引，可以调用reset_index(drop=True)。
示例代码
import pandas as pd# 1. 创建示例数据帧data = { 'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'first_name': ['John', 'John', 'John', 'Mark', 'John', 'Mark', 'John', 'Mark', 'Mark', 'John'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Doe', 'Kay', 'Doe', 'Kay', 'Doe', 'Kay', 'Kay', 'Doe'], 'sex': ['Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male'], 'country': ['USA', 'Canada', 'Mexico', 'Italy', 'Spain', 'France', 'Peru', 'India', 'Laos', 'Benin']}df = pd.DataFrame(data)print("原始数据帧:")print(df)print("-" * 30)# 2. 排序数据帧：确保 '最后N条' 是根据 'id' 的最新值# 如果不排序，tail(3)会根据原始输入顺序的最后3行来取df_sorted = df.sort_values(by='id', ascending=True)# 3. 使用 groupby().tail() 保留每个组的最后3条记录# 分组键为 'first_name', 'last_name', 'sex'# tail(3) 表示保留每个组的最后3行result_df = df_sorted.groupby(['first_name', 'last_name', 'sex']).tail(3)# 4. 重置索引（可选，使索引从0开始连续）result_df = result_df.reset_index(drop=True)print("n筛选后的数据帧 (保留每个重复组的最后3条记录):")print(result_df)
输出结果
运行上述代码将得到以下输出：
原始数据帧: id first_name last_name sex country0 1 John Doe Male USA1 2 John Doe Male Canada2 3 John Doe Male Mexico3 4 Mark Kay Male Italy4 5 John Doe Male Spain5 6 Mark Kay Male France6 7 John Doe Male Peru7 8 Mark Kay Male India8 9 Mark Kay Male Laos9 10 John Doe Male Benin------------------------------筛选后的数据帧 (保留每个重复组的最后3条记录): id first_name last_name sex country0 5 John Doe Male Spain1 6 Mark Kay Male France2 7 John Doe Male Peru3 8 Mark Kay Male India4 9 Mark Kay Kay Laos5 10 John Doe Male Benin
方法比较与适用场景
Pandas groupby().tail():
优点: 代码简洁，易于理解和实现。对于在内存中能够处理的数据集（通常是中等规模），其执行效率非常高。避免了显式创建额外的行号列，减少了中间步骤。适用场景: 适用于数据量可以在单机内存中处理的场景，或者作为数据探索和预处理的快速方法。
Spark 窗口函数 (row_number()):
优点: 专为分布式计算设计，能够高效处理PB级别的大规模数据集。是Spark中处理此类分组排序筛选问题的标准和推荐方法。适用场景: 适用于需要处理超出单机内存容量的超大规模数据集，或在Hadoop/Spark集群环境中进行数据处理的场景。
选择建议:如果您正在使用Pandas处理数据，并且数据集大小适中（能够完全载入内存），那么groupby().tail()无疑是实现此目标的最佳选择，它提供了简洁性和高效性。如果您在分布式环境（如Spark）中工作，并且数据量巨大，那么使用Spark的窗口函数是更合适的策略。
注意事项
排序的重要性: 再次强调，如果“最后N条”的定义依赖于某个特定字段的顺序（例如时间戳、ID等），则在应用groupby().tail()之前，务必对数据帧进行相应的排序。否则，tail()将根据数据帧当前的物理顺序来选取行。性能考量: 尽管groupby().tail()在Pandas中效率很高，但Pandas本身是基于内存的库。对于数十GB甚至TB级别的数据，即使使用此方法，也可能遇到内存限制。在这种情况下，分布式计算框架（如Spark）是不可避免的选择。head() 与 tail(): 与tail(n)类似，Pandas也提供了groupby().head(n)方法，用于保留每个分组的前N条记录。根据具体需求，可以选择使用head()或tail()。
总结
通过本教程，我们学习了如何在Pandas数据帧中高效地筛选出每个重复组的最后N条记录。df.sort_values().groupby().tail(n).reset_index(drop=True)这一组合操作提供了一个简洁而强大的解决方案，尤其适用于在内存中处理中等规模数据集的场景。理解其背后的原理以及排序的重要性，将帮助您更灵活、更高效地进行数据清洗和预处理工作。在面对不同规模和环境的数据时，选择合适的工具和方法是数据处理成功的关键。
以上就是Pandas数据帧中高效筛选N个重复项并保留最后N条记录的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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