Drop Duplicate Rows 刪除重複的data row_Intro to Pandas

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題目敘述

題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表email欄位為比較基準，刪除重複的列 data rows，只保留最早第一次出現的。

題目的原文敘述

測試範例

Example 1:
Input:
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name    | email               |
+-------------+---------+---------------------+
| 1           | Ella    | emily@example.com   |
| 2           | David   | michael@example.com |
| 3           | Zachary | sarah@example.com   |
| 4           | Alice   | john@example.com    |
| 5           | Finn    | john@example.com    |
| 6           | Violet  | alice@example.com   |
+-------------+---------+---------------------+
Output:  
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name    | email               |
+-------------+---------+---------------------+
| 1           | Ella    | emily@example.com   |
| 2           | David   | michael@example.com |
| 3           | Zachary | sarah@example.com   |
| 4           | Alice   | john@example.com    |
| 6           | Violet  | alice@example.com   |
+-------------+---------+---------------------+
Explanation:
Alic (customer_id = 4) and Finn (customer_id = 5) both use john@example.com, so only the first occurrence of this email is retained.

john@example.com 在原本的資料表中的email欄位出現重複，我們只保留第一筆最早出現的。
| 4 | Alice | john@example.com |

演算法

通常有接觸過pandas的同學，直覺就會想到去除重複，那就呼叫df.drop_duplicates()來回傳答案。

確實，這題的確是使用這個內建function，但是要記得帶入正確的參數，在題目指定的欄位email上作為比較基準，才是真正正確的答案。

程式碼

import pandas as pd

def dropDuplicateEmails(customers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    
    # Drop duplicates on based on "email" column
    customers.drop_duplicates(subset='email', keep='first', inplace=True)
    return customers

再次提醒，這題直接呼叫customers.drop_duplicates()使用默認參數是錯的喔。

複雜度分析

時間複雜度:

​需要從上到下掃描data row，並且以email欄位為比較基準，去刪除重複的data row，所需時間為O(n)。

空間複雜度:

最差情況下，就是每一筆資料都沒有重複，那麼最後資料表還是和原本的一樣大，所需空間為O(n)。

Pandas 官方關於DataFrame及其df.drop_duplicates()的說明文件

若是第一次學習df.drop_duplicates()的同學，可以仔細觀察不同參數下，所帶來的差異。

範例程式碼:

>>>df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})

df
    brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
1  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0
# By default, it removes duplicate rows based on all columns.


>>>df.drop_duplicates()
    brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0
# To remove duplicates on specific column(s), use subset.


>>>df.drop_duplicates(subset=['brand'])
    brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
# To remove duplicates and keep last occurrences, use keep.


>>>df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')
    brand style  rating
1  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
4  Indomie  pack     5.0

Reference:

[1] By drop_duplicates( subset='email', keep='first', inplace=True) [w/ Study resource] - Drop Duplicate Rows - LeetCode