如何通过熊猫或spark数据框删除所有行中具有相同值的列？

Question

假设我的数据类似于以下内容：

  index id   name  value  value2  value3  data1  val5
    0  345  name1    1      99      23     3      66
    1   12  name2    1      99      23     2      66
    5    2  name6    1      99      23     7      66

我们怎样才能降像所有这些列（value，value2，value3）其中所有行具有相同的值，在一个命令或夫妇使用命令的 蟒蛇 ？

考虑到我们有类似的许多列value，value2，value3… value200。

输出：

   index    id  name   data1
       0   345  name1    3
       1    12  name2    2
       5     2  name6    7

Answer 1

我们可以做的是apply nunique计算df中唯一值的数量，然后删除仅具有单个唯一值的列：

In [285]:
nunique = df.apply(pd.Series.nunique)
cols_to_drop = nunique[nunique == 1].index
df.drop(cols_to_drop, axis=1)

Out[285]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

另一种方法是只diff对数字列进行abs取值，sums然后取它们：

In [298]:
cols = df.select_dtypes([np.number]).columns
diff = df[cols].diff().abs().sum()
df.drop(diff[diff== 0].index, axis=1)
​
Out[298]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

另一种方法是使用具有相同值的列的标准偏差为零的属性：

In [300]:
cols = df.select_dtypes([np.number]).columns
std = df[cols].std()
cols_to_drop = std[std==0].index
df.drop(cols_to_drop, axis=1)

Out[300]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7

实际上，以上内容可以单线完成：

In [306]:
df.drop(df.std()[(df.std() == 0)].index, axis=1)

Out[306]:
   index   id   name  data1
0      0  345  name1      3
1      1   12  name2      2
2      5    2  name6      7