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我有一个 HDFStore，我每晚都在其中输入数据。我想知道系统是否崩溃等，我可能会重新运行进程，所以我想确保如果已经存在一行，那么 Pandas 在下次运行进程时不包括这个。有没有办法查找重复项而不包括它们？

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如果您的 HDFStore 中有唯一索引，则可以使用以下方法：

创建示例 DF：

In [34]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=list('abc'))

In [35]: df
Out[35]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799

将其保存到 HDFStore：

In [36]: store = pd.HDFStore(r'd:/temp/t.h5')

In [37]: store.append('test', df, format='t')

向我们的 DF 添加一个新行：

In [38]: df.loc[len(df)] = [-1, -1, -1]

In [39]: df
Out[39]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799
5 -1.000000 -1.000000 -1.000000   # new row, which is NOT in the HDF file

选择重复行的索引：

In [40]: idx = store.select('test', where="index in df.index", columns=['index']).index

查看：

In [41]: df.query("index not in @idx")
Out[41]:
     a    b    c
5 -1.0 -1.0 -1.0

仅将那些尚未保存的行附加到 HDFStore：

In [42]: store.append('test', df.query("index not in @idx"), format='t')

查看：

In [43]: store.select('test')
Out[43]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799
5 -1.000000 -1.000000 -1.000000   # new row has been added
于 2017-01-27T13:32:18.667 回答
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如果您的代码中有数据框，则无论如何都可以添加数据并应用到它：

.drop_duplicates()

这将从数据框中删除任何重复的数据。

希望有帮助

于 2017-01-27T11:27:00.703 回答