pandas选取某列相同的数

如果你想要选取某列中所有相同的数，可以使用 Pandas 中的 `duplicated()` 和 `groupby()` 方法。例如，考虑下面这个示例数据集：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'],
        'Age': [25, 30, 25, 20, 25, 30],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

      Name  Age      City
0    Alice   25   Beijing
1      Bob   30  Shanghai
2  Charlie   25   Beijing
3    David   20  Shanghai
4      Eva   25   Beijing
5    Frank   30  Shanghai

要选取所有年龄相同的行，可以按照年龄分组，然后使用 `duplicated()` 方法选取重复的行，如下所示：

age_duplicates = df[df.duplicated(['Age'], keep=False)]
print(age_duplicates)

输出：

      Name  Age      City
0    Alice   25   Beijing
2  Charlie   25   Beijing
4      Eva   25   Beijing
1      Bob   30  Shanghai
5    Frank   30  Shanghai

在上面的代码中，`df.duplicated(['Age'], keep=False)` 返回一个布尔类型的 Pandas Series，表示哪些行在指定列上有重复的值。`keep=False` 表示删除所有重复的行，只保留第一个出现的行。最后，我们可以使用选取重复行的方式从原始数据集中选取所有年龄相同的行。