数据帧重复记录筛选：高效保留指定数量的最新数据

在数据分析和处理过程中，我们经常会遇到包含重复记录的数据集。虽然有时需要完全删除重复项，但在某些场景下，我们可能希望保留每组重复项中的特定数量，例如最新的n条记录。本文将深入探讨如何使用python的pandas库和pyspark框架，高效地实现这一目标。

1. 问题场景描述

假设我们有一个包含用户活动的数据帧，其中first_name、last_name和sex组合可能存在重复，但id和country是唯一的。我们的目标是针对每个重复的用户组合（由first_name、last_name和sex定义），只保留其最新的3条记录。这里的“最新”通常根据某个时间戳或递增的ID列来定义。

原始数据帧示例：

期望结果（保留每组重复项的最后3条，基于id排序）：

2. 使用 Pandas 实现：groupby().tail()

对于中小型数据集，Pandas提供了一个非常简洁且高效的方法来解决这个问题，即结合groupby()和tail()。

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2.1 核心思想

1. 定义重复组： 使用groupby()方法根据定义重复的列（例如first_name, last_name, sex）对数据帧进行分组。
2. 确定“最新”顺序： 在分组之前，确保数据帧已根据表示时间或顺序的列（例如id）进行排序。
3. 选择最后N条： 对每个分组应用tail(n)方法，它将返回该分组的最后n行。

2.2 示例代码

import pandas as pd

# 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)

# 步骤1: 根据 'id' 列对数据帧进行排序，确保“最新”的定义是正确的
# 默认升序，即较大的ID代表更新的记录
df_sorted = df.sort_values(by='id')

# 步骤2: 根据重复键进行分组，并对每个组保留最后3条记录
result_df = df_sorted.groupby(['first_name', 'last_name', 'sex']).tail(3)

# 步骤3: 重置索引（可选，但通常推荐，使索引连续）
result_df = result_df.reset_index(drop=True)

print("\n处理后的数据帧:")
print(result_df)

2.3 代码解析

• df.sort_values(by='id'): 这一步至关重要，它确保了在每个分组内部，tail(3)能够正确地选择出“最新”的3条记录。如果id是递增的，那么降序排列后取head(3)也可以达到相同的效果。
• df_sorted.groupby(['first_name', 'last_name', 'sex']): 根据指定的列组合创建分组对象。
• .tail(3): 对每个分组应用tail(3)操作，返回每个分组的最后3行。
• result_df.reset_index(drop=True): 清除旧的索引，并生成一个新的从0开始的连续索引。drop=True表示不将旧索引作为新列保留。

3. 使用 PySpark 实现：窗口函数

对于大规模数据集，PySpark提供了分布式处理能力，其窗口函数是处理此类问题的强大工具。

3.1 核心思想

1. 定义窗口： 使用Window.partitionBy()定义分组的列，并使用orderBy()定义窗口内的排序规则。
2. 分配行号： 使用row_number()或rank()等窗口函数为每个分组内的记录分配一个序号。
3. 筛选： 根据分配的行号筛选出我们需要的N条记录。

3.2 示例代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FilterDuplicatesSpark").getOrCreate()

# 示例数据
data = [
    (1, 'John', 'Doe', 'Male', 'USA'),
    (2, 'John', 'Doe', 'Male', 'Canada'),
    (3, 'John', 'Doe', 'Male', 'Mexico'),
    (4, 'Mark', 'Kay', 'Male', 'Italy'),
    (5, 'John', 'Doe', 'Male', 'Spain'),
    (6, 'Mark', 'Kay', 'Male', 'France'),
    (7, 'John', 'Doe', 'Male', 'Peru'),
    (8, 'Mark', 'Kay', 'Male', 'India'),
    (9, 'Mark', 'Kay', 'Male', 'Laos'),
    (10, 'John', 'Doe', 'Male', 'Benin')
]
columns = ['id', 'first_name', 'last_name', 'sex', 'country']
df_spark = spark.createDataFrame(data, columns)

print("原始Spark数据帧:")
df_spark.show()

# 步骤1: 定义窗口规范
# partitionBy: 根据哪些列来分组
# orderBy: 在每个分组内，根据哪些列进行排序。F.desc('id') 表示按id降序，以便row_number为1的是最新的记录。
window_spec = Window.partitionBy('first_name', 'last_name', 'sex').orderBy(F.desc('id'))

# 步骤2: 使用row_number()为每个分组内的记录分配行号
df_with_row_number = df_spark.withColumn('row_number', F.row_number().over(window_spec))

print("\n添加行号后的Spark数据帧:")
df_with_row_number.show()

# 步骤3: 筛选出row_number小于等于3的记录，即每个分组的最新3条
filtered_df = df_with_row_number.filter('row_number <= 3')

# 步骤4: 移除辅助列row_number
result_df_spark = filtered_df.drop('row_number')

print("\n处理后的Spark数据帧:")
result_df_spark.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

3.3 代码解析

• Window.partitionBy('first_name', 'last_name', 'sex'): 定义了窗口的分组依据，与Pandas的groupby()类似。
• orderBy(F.desc('id')): 在每个分组内部，根据id列进行降序排序。这意味着id值最大的记录（即最新的记录）将获得最小的行号。
• F.row_number().over(window_spec): 这是一个窗口函数，它为window_spec定义的每个分组中的每一行分配一个从1开始的连续整数行号。由于我们是按id降序排列，row_number=1对应于该组中id最大的记录。
• df_with_row_number.filter('row_number <= 3'): 筛选出每个分组中行号为1、2、3的记录，即最新的3条。
• filtered_df.drop('row_number'): 移除在处理过程中添加的临时row_number列。

4. 性能与选择考量

• Pandas groupby().tail()：
  • 优点： 代码简洁，易于理解和实现，对于内存中的中小型数据集（通常几十万到几百万行）性能良好。
  • 缺点： 不适用于超出单机内存容量的超大数据集。sort_values和groupby操作在非常大的数据帧上可能会消耗大量内存和CPU。
• PySpark 窗口函数：
  • 优点： 专为分布式计算设计，能够处理TB级别甚至PB级别的超大规模数据集。通过将计算分布到集群中的多个节点上，避免了单机内存限制。
  • 缺点： 配置和运行Spark环境相对复杂，代码可能比Pandas版本稍长，对小数据集而言，启动SparkSession和分布式开销可能导致性能劣势。

选择建议：

• 如果数据量较小，能够轻松载入单机内存，且对开发效率有较高要求，优先选择Pandas。
• 如果数据量巨大，需要分布式处理能力，或者已经在使用Spark生态系统，则PySpark窗口函数是更合适的选择。

5. 注意事项与最佳实践

• 排序的重要性： 无论是Pandas还是PySpark，确保用于排序的列（如id或时间戳）能够准确反映记录的“新旧”关系是至关重要的。错误的排序会导致筛选出错误的“最新”记录。
• 重复键的定义： 仔细确定哪些列的组合构成了“重复项”。本例中是first_name, last_name, sex，但实际场景可能有所不同。
• 内存管理（Pandas）： 对于接近内存限制的数据集，可以考虑分块处理或使用Dask等工具。
• 资源配置（PySpark）： Spark作业的性能高度依赖于集群的资源配置（如Executor内存、核心数）。合理配置这些参数可以显著提高效率。
• 替代窗口函数： 除了row_number()，PySpark还提供了rank()和dense_rank()。rank()在遇到相同排序值的记录时会跳过序号（例如1, 2, 2, 4），而dense_rank()则不会跳过（例如1, 2, 2, 3）。根据具体需求选择合适的函数。在本场景中，row_number()是最直接的选择，因为它为每条记录分配唯一的行号。

6. 总结

本文详细介绍了在Python数据生态中处理数据帧重复记录，并保留指定数量最新记录的两种主要方法：Pandas的groupby().tail()和PySpark的窗口函数。Pandas方案适用于中小型数据集，以其简洁性著称；而PySpark方案则为大规模分布式数据处理提供了高效且可扩展的解决方案。理解这两种方法的原理、适用场景及注意事项，将有助于您在实际数据处理工作中做出明智的技术选择，从而更有效地管理和清洗数据。

以上就是数据帧重复记录筛选：高效保留指定数量的最新数据的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！