pandas库查看某一列的重复值

可以使用pandas库的duplicated()函数来查看某一列的重复值，具体操作如下：

假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为col的列，可以通过以下代码查看col列的重复值：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]})

# 查看col列的重复值
duplicates = df['col'].duplicated()
print(duplicates)

输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
5     True
6    False
Name: col, dtype: bool

其中，输出结果中每个值表示该行数据是否为重复数据，True表示重复，False表示不重复。可以根据需要对重复数据进行处理，例如删除重复数据等。

相关问题

pandas库统计某一列重复值

可以使用pandas库中的value_counts()函数来统计某一列的重复值。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一列名为“color”的颜色名称。要统计每种颜色出现的次数，可以使用以下代码：

counts = df['color'].value_counts()
print(counts)

该代码将输出每种颜色出现的次数，以及它们在数据中的百分比。例如，输出可能如下所示：

red       5
green     3
blue      2
yellow    1
Name: color, dtype: int64

这表示红色出现了5次，绿色出现了3次，蓝色出现了2次，黄色出现了1次。

pandas库查看某一列是否用重复值，有多少

个重复值

可以使用pandas库的duplicated()和sum()方法来查看某一列是否有重复值，并统计重复值的数量。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 查看B列是否有重复值
print(df['B'].duplicated())

# 统计B列中重复值的数量
print(df['B'].duplicated().sum())

输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6    False
7    False
8    False
9    False
Name: B, dtype: bool
0

可以看到，B列中没有重复值，重复值的数量为0。