判断datafram类型数据某个列数据重复

可以使用 Pandas 库中的 `duplicated()` 函数来判断 DataFrame 中某个列的数据是否重复。该函数会返回一个布尔型的 Series，表示每一行是否是重复行。例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码判断该列的数据是否重复：

duplicated = df.duplicated(subset=['column_name'])

其中 `subset` 参数指定要判断重复的列名。如果该列中有重复数据，`duplicated` Series 中对应的值将为 `True`，否则为 `False`。

相关问题

用python判断某个DATAFRAM数据中某列是否重复

这个问题我刚才已经回答过了，你可以使用 Pandas 库中的 `duplicated` 方法来判断 DataFrame 中某列是否重复。具体代码如下：

# 判断 df 中的某列 col_name 是否有重复值
is_duplicate = df.duplicated(subset=[col_name]).any()

if is_duplicate:
    print(f"{col_name} 存在重复值")
else:
    print(f"{col_name} 不存在重复值")

其中，`duplicated` 方法的 `subset` 参数可以指定需要比较的列，这里我们传入一个列表 `[col_name]`，表示只比较名为 `col_name` 的列。如果存在重复值，`is_duplicate` 将会是一个布尔类型的值 `True`，反之则为 `False`。

用python判断datafram数据中某列是否重复

我刚才已经给你提供了使用 Pandas 库中的 `duplicated` 方法来判断 DataFrame 中某列是否重复的方法。这里再给你补充一下，如果你想要获取重复的行，可以使用 `duplicated` 方法的 `keep=False` 参数，例如：

# 获取重复的行
duplicated_rows = df[df[col_name].duplicated(keep=False)]

if len(duplicated_rows) > 0:
    print("该列存在重复值，重复的行为：")
    print(duplicated_rows)
else:
    print("该列不存在重复值")

其中，`duplicated` 方法的 `keep=False` 参数表示将所有重复的行都保留，而不是只保留第一个或最后一个重复的行。如果存在重复的行，`duplicated_rows` 将会是一个 DataFrame，包含所有重复的行。