[LeetCode - Pandas] (Easy) 2882. Drop Duplicate Rows

DataFrame customers
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| customer_id | int    |
| name        | object |
| email       | object |
+-------------+--------+

이 데이터프레임에는 이메일 열을 기준으로 중복된 행들이 있습니다.

이 중복된 행들을 제거하고 첫 번째 발생한 행만 남기는 솔루션을 작성하세요.

결과 형식은 다음 예시와 같습니다.

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   |
+-------------+---------+---------------------+

설명: Alic (customer_id = 4)과 Finn (customer_id = 5)은 모두 john@example.com을 사용하므로, 이 이메일의 첫 번째 발생만 유지됩니다.

 

 

✏️ 풀이

import pandas as pd

def dropDuplicateEmails(customers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return customers.drop_duplicates(subset='email', keep='first')

 

📚 개념정리

drop_duplicates() ? 중복되는 행을 제거하는 메서드

df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

subset : 중복값을 제거할 열

keep : 중복제거 시 남길 행 / first : 첫번째 값 / last : 마지막 값

inplace : 원본 변경 여부

ignore_index : 원래의 index를 무시할지 여부