如何选取Pandas列值相同的行

可以使用Pandas的`groupby`方法和`filter`方法来选取列值相同的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 2, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6, 7, 8]
})

# 使用groupby和filter方法选取列值相同的行
df_grouped = df.groupby('A').filter(lambda x: len(x) > 1)

print(df_grouped)

上述代码会选取列A中值相同的行，并输出结果：

   A  B
0  1  4
1  1  5
2  2  6
3  2  7

其中，`groupby`方法按照列A的值进行分组，`filter`方法根据每个分组的大小来选取行。在本例中，只有列A的值为1和2的分组大小大于1，即有重复行，因此只选取了这两个分组的行。

相关问题

pandas统计行相同的值

要统计行相同的值，可以使用pandas中的groupby函数和agg函数。

首先，使用groupby函数将DataFrame按照行进行分组。可以选择按照一列或多列进行分组。

例如，假设DataFrame的名字是df，要按照列A和列B进行分组，可以使用以下代码：
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

接下来，可以使用agg函数对每个分组进行聚合操作，统计行相同的值。agg函数可以传入多个聚合操作，可以是内置的聚合函数（如sum、mean、count等），也可以是自己定义的函数。

例如，假设要统计每个分组中列C的和、列D的平均值和列E的最大值，可以使用以下代码：
result = grouped.agg({'C': 'sum', 'D': 'mean', 'E': 'max'})

最后，得到的result是一个新的DataFrame，其中包含了每个分组的统计结果。每一行表示一个分组，每一列表示一个聚合操作的结果。

可以将结果保存到一个新的DataFrame中，或者根据需要进行进一步的分析和处理。

以上是使用pandas统计行相同的值的简要步骤。具体的操作要根据实际需求和数据结构来定。希望可以帮助到你。

pandas取出相同数据值的列

可以使用 `duplicated()` 方法和布尔索引来取出相同数据值的列。

假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含多个列，可以按如下方式取出相同数据值的列：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [1, 4, 3, 4],
        'C': [1, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取出相同数据值的列
dup_cols = df.loc[:, df.duplicated(keep=False)]
print(dup_cols)

输出结果为：

   A  B
0  1  1
1  2  4
2  3  3
3  4  4

在上述示例中，`df.duplicated(keep=False)` 返回一个布尔序列，指示哪些列具有重复的数据值。然后，使用 `loc` 方法选择这些列的所有行。最后，使用 `print` 函数显示结果。