pandas 以三列为主键查询有重复数据的行

在Pandas中，如果你有一个DataFrame并且你想找出其中基于三列（假设为`column1`, `column2`, 和 `column3`）的重复数据行，你可以使用`duplicated()`函数结合`keep=False`参数来获取所有重复的行，然后用`drop_duplicates()`函数来清除这些重复项。这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = ... # 请提供实际的数据或DataFrame实例

# 定义主键列
key_columns = ['column1', 'column2', 'column3']

# 查找所有重复行
duplicate_rows = df.duplicated(key=key_columns, keep=False)

# 找到重复的行索引
repeated_index = df[duplicate_rows].index.tolist()

# 如果你想查看并保留重复的行，可以这样做
repeated_data = df.loc[repeated_index]

# 或者如果你想删除重复的行，只保留唯一值
df.drop_duplicates(subset=key_columns, keep='first', inplace=True)

相关问题

pandas查询重复数据

您可以使用pandas的duplicated()函数来查询重复数据。该函数返回一个布尔值Series，表示每个行是否是重复的。您可以将其与DataFrame结合使用，以过滤出重复的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找重复的行
duplicated_rows = df.duplicated()

# 过滤出重复的行
duplicate_df = df[duplicated_rows]

print(duplicate_df)

此代码将打印出所有重复的行。您可以根据需要选择采取不同的操作，比如删除重复行或者只保留一行等。

判断pandas列内有重复数据

在使用pandas处理数据时，判断列内是否有重复数据是一个常见需求。pandas库提供了一个非常便捷的方法来检查数据框(DataFrame)中的重复数据，即`duplicated()`方法。这个方法可以用来找出DataFrame中重复的行。如果你想检查某一个特定的列是否有重复数据，可以使用这个方法，并指定列名。

使用`duplicated()`方法时，它会返回一个布尔型的Series，表示每行是否是重复的，其中`False`表示该行是唯一行，而`True`表示该行是重复行。默认情况下，`duplicated()`方法会标记所有重复的行（即从第一次出现开始，之后出现的相同行都会被标记为`True`）。

如果你想找出列中的唯一值，可以将`duplicated()`方法的返回值取反，使用`~`操作符。如果想找到列中的重复值，可以直接使用`duplicated()`方法的返回值。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3],
    'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']
})

# 检查列'A'中是否有重复数据
duplicates_in_A = df['A'].duplicated()

# 检查列'A'中的唯一数据
unique_in_A = ~df['A'].duplicated()

# 打印结果
print("重复数据布尔值：", duplicates_in_A)
print("唯一数据布尔值：", unique_in_A)

根据上述代码，你可以得到列'A'中每行是否重复的布尔值，并且可以很容易地识别出哪些是唯一的行。