# Handle duplicates duplicate_rows_data = df[df.duplicated()] print("number of duplicate rows: ", duplicate_rows_data.shape)

这段代码是用来处理DataFrame数据中的重复行的。首先，使用 `df[df.duplicated()]` 找出数据中所有的重复行（即每个列的值都相同的行），并将其保存到 `duplicate_rows_data` 变量中。然后，使用 `duplicate_rows_data.shape` 输出重复行的数量。

该代码可以帮助我们查找数据中的重复行，并决定如何处理这些行，例如保留第一个或最后一个重复行，或者删除所有重复行。具体的处理方法需要根据具体情况来决定。

相关问题

bmyh_合并['bmyh_合并_1'].duplicate()

要检查 pandas DataFrame 中的列是否有重复值，您可以使用 `duplicated` 方法。以下是一个示例代码，假设您要检查名为 `bmyh_合并_1` 的列是否有重复值：

import pandas as pd

# 假设您有一个名为 bmyh_合并 的 DataFrame

duplicates = bmyh_合并['bmyh_合并_1'].duplicated()

print(duplicates)

输出结果将为一个布尔型的 Series 对象，其中重复值为 True，非重复值为 False。

如果您想获取所有重复的行，可以将 `duplicates` 作为索引传递给 DataFrame，如下所示：

duplicate_rows = bmyh_合并[duplicates]

print(duplicate_rows)

这将输出包含所有重复行的 DataFrame。

请注意，以上代码中的 `bmyh_合并` 是您的 DataFrame 对象，具体名称可能不同。确保您使用正确的 DataFrame 名称来执行这些操作。

pandas duplicate

在pandas中，可以使用duplicated()函数来找出和删除重复的数据。duplicated()函数可以应用于DataFrame、Series和Index对象。

1. 对于DataFrame对象，可以使用pandas.DataFrame.duplicated()函数来找出重复的行。该函数返回一个布尔值的Series，表示每一行是否是重复的。默认情况下，该函数会将第一个出现的值视为非重复值，后续出现的相同值视为重复值。可以通过传递参数keep='first'来保留第一个出现的值，或者传递参数keep='last'来保留最后一个出现的值。

2. 对于Series对象，可以使用pandas.Series.duplicated()函数来找出重复的元素。该函数返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否是重复的。同样地，可以通过传递参数keep='first'或keep='last'来保留第一个或最后一个出现的值。

3. 对于Index对象，可以使用pandas.Index.duplicated()函数来找出重复的索引。该函数返回一个布尔值的numpy.ndarray，表示每个索引是否是重复的。

以下是一个示例，演示了如何使用duplicated()函数来找出重复的数据：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John'],
        'Age': [25, 28, 30, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# 找出重复的行
duplicated_rows = df.duplicated()
print(duplicated_rows)

# 删除重复的行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)