a.duplicated(subset='b', keep=False)什么意思

a.duplicated(subset='b', keep=False)的意思是查找DataFrame a中'b'这一列的重复值，并返回所有重复值的布尔值，即True表示该行是重复行，False表示该行不是重复行。参数keep=False表示将所有重复值都标记为True，而不是只保留第一个出现的重复值。

相关问题

result = df1[df1.duplicated(subset=['风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'], keep=False)]

这行代码的意思是，从数据框df1中选取那些在指定列'风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'中出现过重复值的行，并将它们存储到名为result的数据框中。

如果在这些指定列中有相同的值，则该行将被视为重复行。keep参数表示保留哪个重复的行，默认值为'first'，即保留第一个重复行，而keep=False则表示保留所有重复行。

如果您需要更多关于duplicated()函数的信息，可以查看pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html

Traceback (most recent call last): File "D:\python001\main.py", line 19, in <module> df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6522, in drop_duplicates result = self[-self.duplicated(subset, keep=keep)] File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6654, in duplicated raise KeyError(Index(diff)) KeyError: Index(['GAFP'], dtype='object')

这个错误提示显示在执行`df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True)`时出现了KeyError，即索引错误。这可能是由于指定的列名`'GAFP'`在数据中不存在导致的。

你需要检查一下数据文件中是否存在名为`'GAFP'`的列名，并确保该列名没有错误。如果该列名存在，可以尝试使用以下方法进行去重：

df.drop_duplicates(subset=['GAFP'], keep='first', inplace=True)

其中，`keep='first'`表示保留第一次出现的重复元素。如果想要保留最后一次出现的重复元素，则可以使用`keep='last'`。如果想要删除所有的重复元素，则可以使用`keep=False`。