data.duplicated().value_counts()

`data.duplicated().value_counts()` 是对数据集进行重复值检测的操作。

`data.duplicated()` 返回一个布尔型的 Series，用于指示每一行是否是重复行。如果某行是重复行，则对应的值为 True，否则为 False。

`value_counts()` 是对 Series 进行计数统计的方法。它会统计不同的值出现的次数，并以 Series 的形式返回结果。

因此，`data.duplicated().value_counts()` 返回一个包含两个值的 Series，其中索引为 False 的值表示不重复的行数，索引为 True 的值表示重复的行数。

相关问题

#重复值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看是否存在重复行 df1.duplicated() #查看重复行与非重复行的数量 cf = df1.duplicated() cf.value_counts()解析代码

这段代码实现了对DataFrame中重复行的检测。具体解析如下：

1. 导入 pandas 模块，并使用 pd.read_excel() 函数读取名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件，并将其赋值给 df1 变量。

2. 使用 df1.duplicated() 方法检测 df1 中是否存在重复行，并返回一个由布尔值组成的 Series 对象。

3. 使用 value_counts() 方法统计 df1.duplicated() 方法返回的 Series 对象中 True 和 False 的数量，其中 True 表示存在重复行，False 表示不存在重复行。

4. 最后，将统计结果赋值给变量 cf，以便后续查看。

需要注意的是，上述代码并没有对重复行进行处理，只是简单地检测了是否存在重复行。如果需要去除重复行，可以使用 drop_duplicates() 方法。

用python语言写一段代码，要求：使用duplicated()检查title列内容是否重复，并统计True和False值

### 回答1：

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') result = data['title'].duplicated().value_counts() print(result)

### 回答2：
可以使用pandas库来实现这个需求。首先，需要导入pandas库和读取数据集的函数：

import pandas as pd

接下来，读取数据集并创建一个pandas DataFrame对象：

df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用duplicated()方法检查title列内容是否重复，并将结果保存在一个新的列中：

df['is_duplicate'] = df['title'].duplicated()

最后，使用value_counts()方法统计True和False值的数量：

count = df['is_duplicate'].value_counts()
print(count)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['is_duplicate'] = df['title'].duplicated()
count = df['is_duplicate'].value_counts()
print(count)

以上代码假设标题数据保存在名为"data.csv"的CSV文件中。运行代码后，将会输出True和False值的数量统计结果。