我已经默认df.duplicated选择的是所有列，那为什么结果出来后，明明不是完全重复的行，df.duplicated却认为它是重复的

当你使用`pandas.DataFrame.duplicated()`函数检查数据框是否包含重复行时，默认情况下，它会基于所有列的值来进行判断。如果某一行中某一列有缺失值，而其他列的值与其他行匹配，那么这一行会被标记为重复，即使从某个特定的角度来看这行并不完全相同。

`duplicated()`方法采用的是精确匹配规则（"keep=False"`），这意味着如果有任一列的值不同，该行就会被视为非重复。如果你想排除那些仅有一两个非关键列（如ID或时间戳）不同的情况，可以设置`subset`参数，指定只考虑某些列进行比较：

# 例如，如果我们只想基于列A和列B判断是否重复
duplicate_rows = df.duplicated(subset=['column_A', 'column_B'], keep=False)

如果你确定不应该基于部分列识别重复，可以尝试`keep='first'`或`keep=True`，这样只会保留第一次出现的行，并忽略后面的重复：

unique_rows = df.drop_duplicates(subset=['column_A', 'column_B'], keep='first')

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。

df.duplicated()显示重复

您可以使用`df.duplicated()`方法来检查数据框中的重复行。此方法返回一个布尔序列，指示每一行是否是重复的。如果某一行是重复的，则返回`True`，否则返回`False`。

例如，假设您有一个名为`df`的数据框，您可以使用以下代码来显示重复行：

duplicates = df.duplicated()
print(duplicates)

这将打印出一个布尔序列，显示每一行是否是重复的。您可以根据需要进一步处理这些重复行，如删除或标记。