pandas duplicated函数

时间: 2023-04-19 20:01:11 浏览: 117

pandas取出重复数据的方法

### pandas取出重复数据的方法在数据分析领域，处理重复数据是一项重要的任务。重复的数据可能会导致统计结果失真，影响分析的准确性。Python中的pandas库提供了一系列高效的方法来处理重复数据，其中`drop_duplicates()`函数是其中之一。本文将详细介绍如何利用pandas找出并处理重复数据。 #### 一、Pandas简介 Pandas是一个强大的Python库，用于进行数据分析和操作。它提供了DataFrame和Series等数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换、合并等操作。DataFrame尤其适合于处理表格型数据，其功能强大且易于使用。 #### 二、`drop_duplicates()`函数详解 `drop_duplicates()`函数是pandas提供的用于删除DataFrame或Series中重复项的一个非常有用的方法。该函数可以根据指定的条件选择性地删除重复项，并返回一个新的DataFrame或Series。 ##### 函数签名： ```python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) ``` - `subset`：列标签的列表，默认为None，表示考虑所有列。 - `keep`：{'first', 'last', False}，默认为'first'。确定哪些重复项保持不变。如果设置为'first'，则保留第一次出现的行；如果设置为'last'，则保留最后一次出现的行；如果设置为False，则删除所有重复项。 - `inplace`：{True, False}，默认为False。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改；如果为False，则返回一个新的DataFrame。 #### 三、获取重复数据的方法要获取重复的数据，可以通过以下步骤实现： 1. **全量去重**：使用`drop_duplicates(keep=False)`将DataFrame中所有的重复项删除，这将返回一个新的DataFrame，其中不包含任何重复项。我们将这个结果称为`data1`。 2. **保留首次出现的记录**：接着，再次使用`drop_duplicates(keep='first')`，这次保留每个重复项首次出现的记录，这将返回一个新的DataFrame，其中包含了所有数据，但重复的数据只保留了首次出现的记录。我们将这个结果称为`data2`。 3. **求差集**：通过将`data2`与`data1`进行差集运算（即`data2.append(data1).drop_duplicates(keep=False)`），可以找到那些在原数据集中重复但在`data1`中被删除的记录。这些记录就是我们需要的重复数据。 #### 四、示例代码假设我们有一个DataFrame，其中包含了一些重复的数据： ```python import pandas as pd # 创建一个包含重复数据的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] }) # 全量去重 data1 = df.drop_duplicates(keep=False) # 保留首次出现的记录 data2 = df.drop_duplicates(keep='first') # 求差集 duplicates = data2.append(data1).drop_duplicates(keep=False) print("重复的数据：") print(duplicates) ``` #### 五、总结通过上述方法，我们可以有效地找出DataFrame中的重复数据。这对于数据清洗来说非常重要，因为它可以帮助我们确保数据的准确性和一致性。Pandas库的强大之处在于它可以非常灵活地处理各种复杂的数据问题，如缺失值填充、数据排序等。掌握这些技能对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。希望本文能帮助您更好地理解和使用pandas来处理数据。

pandas中的duplicated函数是用来判断DataFrame或Series中的元素是否重复的函数。该函数返回一个布尔型的Series或DataFrame，其中True表示该元素是重复的，False表示该元素不是重复的。可以通过设置参数来指定判断重复的列或行。

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