基于python的新冠疫情数据查看是否有重复行，有重复行返回True，没有重复行返回False。

可以使用 Pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('covid19_data.csv')

# 判断是否有重复行
has_duplicates = data.duplicated().any()

# 返回结果
print(has_duplicates)

其中，`covid19_data.csv` 是要查找的数据文件，`duplicated()` 方法可以判断数据中是否有重复行，`any()` 方法可以将结果转化为一个布尔值，表示是否存在重复行。如果存在重复行，则返回 `True`，否则返回 `False`。

相关问题

基于python的疫情数据重复值查看

如果您手上的疫情数据是一个 Pandas DataFrame，您可以使用 Pandas 库中的 `duplicated()` 方法来查找重复值。

下面是一个简单的例子，假设您的 DataFrame 名称为 `df`，其中有一列名为 `date` 表示日期，一列名为 `city` 表示城市名，一列名为 `confirmed` 表示确诊病例数：

import pandas as pd

# 读入数据并保存为 DataFrame
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 查找重复行
duplicates = df[df.duplicated(subset=['date', 'city', 'confirmed'], keep=False)]

# 打印结果
print('重复行数：', len(duplicates))
print(duplicates)

在上面的代码中，我们使用 `subset` 参数指定需要检查重复的列，使用 `keep=False` 参数保留所有重复行。最后，我们打印了重复行的数量和具体的行数据。

希望这个例子能够帮到您！

#python删除掉重复的行数据 inplace=True替换原始数据

可以使用 pandas 库来实现删除重复行数据，并且使用 inplace=True 参数可以直接替换原始数据。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复行并替换原始数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

print(df)

输出结果：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
3  Charlie   35

可以看到，原始数据中重复的行数据被删除了，并且被替换成了删除重复行后的 DataFrame。