查看数据中“text”和“label”是否存在重复,并统计重复出现的次数
时间: 2023-10-08 16:03:50 浏览: 43
要查看数据中“text”和“label”是否存在重复,并统计重复出现的次数,可以使用 Pandas 库中的 `.duplicated()` 方法。具体步骤如下:
1. 选择要比较的两列,假设分别为 "text" 和 "label"。
2. 使用 `.duplicated(['text', 'label'], keep=False)` 方法,其中 `keep=False` 表示将重复的所有行都标记为 True,而不是只标记第一个出现的行。
3. 将返回的布尔型 Series 应用于原 DataFrame 中,即可得到所有重复的行。
4. 使用 `.groupby()` 方法对重复的行进行分组,并使用 `.size()` 方法统计每组的大小。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'text': ['hello', 'world', 'hello', 'python', 'java', 'python'],
'label': [1, 2, 1, 3, 4, 3]
})
# 选择要比较的两列,即 "text" 和 "label"
cols = ['text', 'label']
# 查找重复的行
duplicated = df.duplicated(cols, keep=False)
# 返回所有重复的行
result = df[duplicated]
# 对重复的行进行分组,并统计每组的大小
count = result.groupby(cols).size().reset_index(name='count')
print(count)
```
输出结果为:
```
text label count
0 hello 1 2
1 python 3 2
```
在上面的示例中,我们使用了 `df.groupby(cols).size().reset_index(name='count')` 来对重复的行进行分组,并统计每组的大小,其中 `cols` 是包含要比较的两列的列表,`'count'` 是新生成的一列的名称。
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