从熊猫数据框中删除重复的行：不区分大小写的比较

Question

我想根据两列中的值从数据框中删除重复的行：Column1和Column2

如果dataframe是：

df = pd.DataFrame({'Column1': ["'cat'", "'toy'", "'cat'"],
                   'Column2': ["'bat'", "'flower'", "'bat'"],
                   'Column3': ["'xyz'", "'abc'", "'lmn'"]})

关于使用：

result_df = df.drop_duplicates(subset=['Column1', 'Column2'], keep='first')
print(result_df)

我得到：

  Column1   Column2 Column3
0   'cat'     'bat'   'xyz'
1   'toy'  'flower'   'abc'

但是使用相同的代码dataframe（Cat 和 Bat 案例已更改）

df = pd.DataFrame({'Column1': ["'Cat'", "'toy'", "'cat'"],
                   'Column2': ["'Bat'", "'flower'", "'bat'"],
                   'Column3': ["'xyz'", "'abc'", "'lmn'"]})

我得到：

  Column1   Column2 Column3
0   'Cat'     'Bat'   'xyz'
1   'toy'  'flower'   'abc'
2   'cat'     'bat'   'lmn'

预期输出：

  Column1   Column2 Column3
0   'cat'     'bat'   'xyz'
1   'toy'  'flower'   'abc'

这种比较如何不区分大小写？

Answer 1

我想到了。创建新的大写列，然后使用它们删除重复项。完成后，删除大写列。

df = pd.DataFrame({'Column1': ["'Cat'", "'toy'", "'cat'"],
                       'Column2': ["'Bat'", "'flower'", "'bat'"],
                       'Column3': ["'xyz'", "'abc'", "'lmn'"]})

df['Column1_Upper'] = df['Column1'].astype(str).str.upper()
df['Column2_Upper'] = df['Column2'].astype(str).str.upper()

这给出：

+---+---------+----------+---------+---------------+---------------+
|   | Column1 | Column2  | Column3 | Column1_Upper | Column2_Upper |
+---+---------+----------+---------+---------------+---------------+
| 0 | 'Cat'   | 'Bat'    | 'xyz'   | 'CAT'         | 'BAT'         |
| 1 | 'toy'   | 'flower' | 'abc'   | 'TOY'         | 'FLOWER'      |
| 2 | 'cat'   | 'bat'    | 'lmn'   | 'CAT'         | 'BAT'         |
+---+---------+----------+---------+---------------+---------------+

最后，运行以下命令删除重复项和创建的列。

result_df = df.drop_duplicates(subset=['Column1_Upper', 'Column2_Upper'], keep='first')
result_df.drop(['Column1_Upper', 'Column2_Upper'], axis=1, inplace=True)
print(result_df)

这给出：

+-----------------------------+
|   Column1   Column2 Column3 |
+-----------------------------+
| 0   'Cat'     'Bat'   'xyz' |
| 1   'toy'  'flower'   'abc' |
+-----------------------------+