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Pandas删除重复项并保留最接近参考时间的值
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<p>我有一个结构如下的<code>pd.DataFrame</code>:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>$ df.head() target refTime name latitude longitude 0 5.0 2020-05-31 22:48:00 YMLT -41.529999 147.190002 1 6.0 2020-05-31 22:51:00 YWGT -36.419998 146.300003 2 6.0 2020-05-31 22:56:00 YMAY -36.060001 146.929993 3 5.0 2020-05-31 22:47:00 SUMU -34.830002 -56.000000 4 3.0 2020-05-31 22:46:00 FACT -33.990002 18.600000 5 5.0 2020-05-31 23:00:00 SGES -25.450001 -54.849998 6 5.0 2020-05-31 23:00:00 SGAS -25.250000 -57.520000 7 5.0 2020-05-31 22:59:00 SUMU -34.830002 -56.000000 8 8.0 2020-05-31 23:00:00 NFFN -17.750000 177.449997 9 7.0 2020-05-31 23:00:00 SBPS -16.430000 -39.080002 10 7.0 2020-05-31 22:50:00 NSTU -14.330000 -170.720001 </code></pre> <p>这是2020年5月31日各台站记录的天气数据。可能存在重复的(站点)名称,例如<code>SUMU</code>。但是,每个副本都有不同的<code>refTime</code></p> <p><strong>问题</strong>:我如何<strong>删除重复的电台记录</strong>,同时保留最接近“完整”小时的<strong>观测值(在本例中,<code>23:00:00</code>)?对于这个特定的示例,我最终会删除第3行</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我们可以使用pandas.drop_duplicates()函数删除与另一行重复的所有行。 在您的情况下,调用df.drop_duplicates()</p>
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