pandas取出相同数据值的列

可以使用 `duplicated()` 方法和布尔索引来取出相同数据值的列。

假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含多个列，可以按如下方式取出相同数据值的列：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [1, 4, 3, 4],
        'C': [1, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 取出相同数据值的列
dup_cols = df.loc[:, df.duplicated(keep=False)]
print(dup_cols)

输出结果为：

   A  B
0  1  1
1  2  4
2  3  3
3  4  4

在上述示例中，`df.duplicated(keep=False)` 返回一个布尔序列，指示哪些列具有重复的数据值。然后，使用 `loc` 方法选择这些列的所有行。最后，使用 `print` 函数显示结果。

相关问题

pandas取出相同数据

如果你想从两个pandas DataFrame中取出相同的数据，可以使用merge函数。例如，假设你有两个DataFrame df1和df2，它们都有一个名为"ID"的列，你可以使用以下代码来获取它们的交集：

result = pd.merge(df1, df2, on='ID')

这将返回一个新的DataFrame，其中包含df1和df2中ID列中相同的行。如果你只想保留df1中的ID列，则可以使用以下代码：

result = pd.merge(df1[['ID']], df2, on='ID')

这将返回一个新的DataFrame，其中包含df1中ID列中的唯一值与df2中ID列中相同的行。

python pandas取出最大值那行

在Python中使用pandas库来操作数据框，可以使用`DataFrame.max()`方法获取每列的最大值。然后，可以使用`DataFrame.loc[]`方法选择包含这些最大值的行。以下是使用300字的中文回答：

要使用pandas库来取出含有最大值的那一行，首先需要导入pandas库。在导入库之后，我们可以使用`pandas.read_csv()`方法或其他方法从文件或数据库中读取数据并将其存储为一个数据框。

假设我们已经读取了数据并存储为一个名为`data`的数据框。要找到每列的最大值，我们可以使用`data.max()`方法。这将返回一个包含每列最大值的数据框，其中列名与原始数据框的列名相同。

接下来，我们可以使用`data.loc[]`方法来选择包含这些最大值的那一行。要使用这种方法，我们需要传入两个参数：一个表示条件的布尔数组和一个表示要选择的行的标签。在这种情况下，我们可以使用布尔条件`data == data.max()`来找到与最大值相等的元素。

最后，我们可以将这个方法应用于数据框，并将结果存储在一个变量中，以便进一步使用。以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并存储为数据框
data = pd.read_csv('data.csv')

# 找到每列的最大值
max_values = data.max()

# 选择包含最大值的那一行
max_row = data.loc[data == max_values]

# 输出最大值所在的行
print(max_row)

这个代码片段假设你已经有一个名为`data.csv`的文件，其中包含你的数据。在这个示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`方法从文件中读取数据，并将其存储在一个名为`data`的数据框中。然后，我们使用`data.max()`方法找到每列的最大值，并将结果存储在`max_values`变量中。最后，我们使用`data.loc[]`方法选择包含这些最大值的那一行，并将结果存储在`max_row`变量中。最后，我们使用`print()`函数输出最大值所在的行。