pandas中unique查看重复值

在pandas库中，`unique()`函数用于获取数组或Series中唯一的元素，如果想要查看某个列是否存在重复值，可以使用`duplicated()`函数结合`drop_duplicates()`函数。以下是步骤：

1. `df['column_name'].duplicated()`：这会返回一个布尔系列，标记每个值是否是重复的。

2. 如果你想查看是否有重复值，可以直接查看这个布尔系列的非零值（True），例如：

   duplicates = df['column_name'].duplicated()
   print(duplicates.any())  # 如果结果是True，则有重复值

3. 如果需要删除重复值，可以使用`drop_duplicates()`：

   df_unique = df.drop_duplicates(subset='column_name')  # subset指定要去除重复的列名

4. 若要只保留唯一值，也可以直接这样操作：

   df_unique_values = df['column_name'].unique()

相关问题

pandas中unique()

`pandas` 中的 `unique()` 函数用于返回一个数组或者 `Series` 中的唯一值，即去除重复的元素。这个函数可以用来查看某列中有哪些不重复的元素。

下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复元素的 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 2, 1, 3, 4, 5, 4])
unique_values = data.unique()
print(unique_values)

输出结果：

[1 2 3 4 5]

这个例子中，`data.unique()` 返回一个数组，其中包含了 `data` 中的唯一值，即 `[1, 2, 3, 4, 5]`。

pandas 寻找某一列值等于给定pandas中的一列值，list中无重复数据，与pandas值有对应，怎么输出符合条件的pandas

在Pandas中，如果你想要找到某一列的值等于给定列表中的某个特定值，同时保证列表中没有重复，并找出它们在DataFrame中对应的行，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的DataFrame列名与列表元素一一对应。

2. 使用`isin()`函数检查指定列是否包含列表中的每个值。例如，假设DataFrame名为df，列名为column_name，列表为values_list：

   matched_rows = df[df['column_name'].isin(values_list)]

3. 如果你想进一步确保列表中的值在DataFrame中没有重复，可以使用集合（set）去除重复再进行比较：

   unique_values = set(values_list)
   match_set = df[df['column_name'].isin(unique_values)]

这将返回所有只有一条匹配记录的行。

4. 输出结果：

   print(match_set)