pandas判断有几行一样函数

可以使用pandas中的duplicated()函数来判断有几行是重复的，其返回值是一个布尔型的Series，表示每一行是否是重复的。例如，可以使用以下代码来判断一个DataFrame中有几行是重复的：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]})
duplicated = df.duplicated()
print(duplicated.sum())

在上面的代码中，DataFrame中有4行，其中有1行是重复的，因此输出是1。

相关问题

pandas查找有几行与指定行相同的函数

可以使用pandas中的`eq()`和`all()`函数来查找有几行与指定行相同。其中，`eq()`函数用于比较两个DataFrame或Series是否相同，返回一个布尔型的DataFrame或Series；`all()`函数用于判断在指定轴上，DataFrame或Series中的元素是否全部为True，返回一个布尔型的Series。

例如，假设DataFrame为`df`，需要查找与第一行相同的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 5]})
row = df.iloc[0]
same = (df.eq(row)).all(axis=1)
print(same.sum())

在上面的代码中，首先获取第一行，并使用`eq()`函数比较`df`中的每一行是否与第一行相同，然后使用`all()`函数判断每一行是否全部为True，最后使用`sum()`函数统计相同的行数。输出为1，表示只有第一行与自身相同。

pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解

Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了很多常用的函数来处理数据，下面是一些常用的函数及其用法：

1. read_csv()：读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。

2. head()：返回 DataFrame 的前几行数据，默认为前 5 行。

3. tail()：返回 DataFrame 的后几行数据，默认为后 5 行。

4. info()：返回 DataFrame 的基本信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。

5. describe()：返回 DataFrame 的基本统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。

6. shape：返回 DataFrame 的行数和列数。

7. columns：返回 DataFrame 的列名。

8. index：返回 DataFrame 的行索引。

9. loc[]：根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。

10. iloc[]：根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。

11. dropna()：删除 DataFrame 中的缺失值。

12. fillna()：用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。

13. groupby()：按照指定的列对 DataFrame 进行分组。

14. apply()：对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。

15. pivot_table()：根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。

16. merge()：将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。

17. sort_values()：按照指定的列对 DataFrame 进行排序。

18. drop_duplicates()：去除 DataFrame 中的重复行。

19. value_counts()：统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。

20. isnull()：判断 DataFrame 中的元素是否为空值。

这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作，掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。