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Pandas 如何计算Pandas dataframe中的重复行
在本文中,我们将介绍如何使用Pandas计算Pandas dataframe中的重复行。Pandas是Python数据分析,数据处理和数据可视化的一个重要库。Pandas提供了一个DataFrame对象,它是由行和列构成的表格数据结构,类似于Excel电子表格。有时,我们需要找出Pandas dataframe中的重复行,并计算它们的数量,这就需要使用Pandas的一些函数来实现。 阅读更多:Pandas 教程 什么是重复行?在Pandas中,如果两个或多个行的值完全相同,则它们被称为重复行。例如,下面是一个简单的Pandas dataframe: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'c']}) print(df)它将输出以下内容: A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 a 4 5 c在这个dataframe中,第1行和第4行都包含’a’,因此它们被视为重复行。 计算重复行的数量要计算Pandas dataframe中的重复行的数量,我们可以使用Pandas的duplicated()函数和sum()函数。duplicated()函数返回一个布尔值的Series,指示每一行是否为重复行。我们可以使用sum()函数来计算为True的值的数量,即重复行的数量。下面是一个示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'c']}) duplicates = df.duplicated().sum() print("There are", duplicates, "duplicate rows in the dataframe.")它将输出以下内容: There are 1 duplicate rows in the dataframe. 删除重复行除了计算重复行的数量之外,我们可能还需要删除它们。我们可以使用Pandas的drop_duplicates()函数来删除重复行。drop_duplicates()函数返回一个新的dataframe,其中删除了所有重复的行。下面是一个示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'c']}) df = df.drop_duplicates() print(df)它将输出以下内容: A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c 4 5 c在这个dataframe中,第1行和第4行,它们包含’a’和’c’,被视为重复行,并被删除了。 计算重复行的子集有时,我们只需要查找特定列的重复值。这可以通过在duplicated()函数中指定列名来实现。例如,假设我们要找出Pandas dataframe中列”B”中的重复行。下面是一个示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'c']}) duplicates = df.duplicated(subset=['B']).sum() print("There are", duplicates, "duplicate rows in column 'B'.")它将输出以下内容: There are 2 duplicate rows in column 'B'.在这个dataframe中,列”B”包含两个重复的值:’a’和’c’。 总结本文介绍了使用Pandas计算重复行的数量和删除重复行的方法。我们还介绍了如何计算dataframe中特定列的重复行。这些函数对于清理和处理数据非常有用,尤其是当数据较大且存在重复值时。如果您想查找更多有关Pandas的信息,请查看Pandas官方文档。 |
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