取dataframe某一列中的重复数据

时间: 2023-03-30 15:03:56 浏览: 202
可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中的重复行,同时可以使用 subset 参数指定要删除重复行的列。例如,如果要删除 dataframe df 中名为 column_name 的列中的重复行,可以使用以下代码: df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep=False) 其中,keep=False 表示删除所有重复行,而不保留任何一个。如果要保留第一个或最后一个重复行,可以将 keep 参数设置为 'first' 或 'last'。
相关问题

dataframe 第一列数据是重复的 怎么让第一列只展示一次

可以使用 Pandas 中的 `drop_duplicates` 方法来去除 DataFrame 中某一列的重复值。具体操作如下: 假设 DataFrame 名称为 `df`,第一列名称为 `col1`,则可以使用以下代码删除 `col1` 中的重复值: ``` df.drop_duplicates(subset='col1', keep='first', inplace=True) ``` 其中,`subset` 参数指定要删除重复值的列名,`keep` 参数指定保留哪个重复值,`inplace` 参数指定是否在原 DataFrame 上进行修改。 如果想保留最后一个重复值,则将 `keep` 参数设为 `'last'`。如果想删除所有重复值,则将 `keep` 参数设为 `False`。

python 把dataframe某列有重复的提取出来

### 回答1: 在Python中,DataFrame是一种非常常用的数据结构,它类似于Excel中的表格,由行和列组成。在实际处理数据的过程中,经常会需要对某列数据进行操作,比如提取出某列中的重复项。下面介绍几种方法可以实现该功能。 1.使用pandas库中的duplicated()方法 可以使用duplicated()方法查找重复值。该方法返回一个布尔值Series,用于表示DataFrame中第一次出现的每个值是否重复。然后,我们可以将此Series作为mask应用于原DataFrame以获取列中的重复项。 下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 4, 4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']}) # 使用duplicated()方法获取重复项 mask = df.duplicated(['A'], keep=False) # 应用mask选择出相应的行 duplicates = df[mask] print(duplicates) ``` 输出结果如下: ``` A B 1 2 b 3 2 d 4 4 e 5 4 f ``` 在这个示例中,我们使用duplicated()方法获取‘A’中的重复项,并将结果保存在mask变量中。然后,我们可以应用mask变量选择相应的行。 2.使用groupby()方法 除了使用duplicated()方法,还可以使用groupby()方法实现同样的功能。groupby()方法按指定的列对数据进行分组,并返回一个分组对象。然后,我们可以检查组中的行数是否大于1,以确定是否存在重复项。 下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 4, 4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']}) # 使用groupby()方法获取重复项 groups = df.groupby(['A']) duplicates = groups.filter(lambda x: len(x) > 1) print(duplicates) ``` 输出结果与前面的示例相同。 在这个示例中,我们使用groupby()方法对‘A’进行分组,然后使用filter()方法检查每个组中是否存在重复项。 总结: 以上就是两种实现在DataFrame中提取某列中的重复项的方法。这些方法有些不同,但其实际效果是相同的。你可以选择你最喜欢的方法来进行操作。 ### 回答2: Python中的pandas库提供了很多操作DataFrame数据结构的方法,其中提取DataFrame中某列重复的数据也是非常简单的。 方法一:使用duplicated()方法 可以使用duplicated()方法返回一个布尔型Series,来看看哪些行是重复的。 例如,有一个DataFrame名为df,想要提取其中的“name”列重复的数据,代码如下: ``` duplicate_names = df[df['name'].duplicated()] print(duplicate_names) ``` 上述代码会返回该DataFrame中“name”列有重复的所有行数据。 方法二:使用groupby()方法 还可以使用groupby()方法按照“name”列进行分组,然后统计每个分组的数量,如果数量 > 1,则说明该分组有重复数据。 例如,有一个DataFrame名为df,想要提取其中的“name”列重复的数据,代码如下: ``` duplicates = df.groupby('name').filter(lambda x : len(x) > 1) print(duplicates) ``` 上述代码会返回该DataFrame中“name”列有重复的所有行数据。 注意:如果DataFrame中有多个列的值都重复,可以在groupby()方法中传入多个列名来实现分组。例如,df.groupby(['name', 'age', 'gender'])。 ### 回答3: Python是一种广泛使用的编程语言,可以通过使用相应的包和函数来完成DataFrame数据的操作。如果需要从DataFrame中提取某列有重复的数据,可以使用pandas包提供的duplicated()和drop_duplicates()函数。 duplicated()函数用于标记DataFrame中某列中的重复值,其返回值为一个布尔类型的Series,其中True表示对应的值是重复的。我们可以使用该函数选取某列中的重复数据。 下面是一个例子代码: ```python import pandas as pd data = {'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'name': ['John','Jane','Mark','John','Paul','Jane','Lucy','Mark','Mary','Lucy'], 'age': [23, 28, 34, 25, 29, 26, 34, 29, 30, 32], 'gender': ['M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F']} df = pd.DataFrame(data) # 提取名字重复的数据 name_duplicate = df[df.duplicated('name', keep=False)] print(name_duplicate) ``` 运行结果: ``` id name age gender 0 1 John 23 M 1 2 Jane 28 F 2 3 Mark 34 M 3 4 John 25 M 5 6 Jane 26 F 6 7 Lucy 34 F 7 8 Mark 29 M ``` 经过上述代码处理,我们可以看到,输出中的数据结果是DataFrame数据类型,它提取出了'name'列中所有重复出现的数据行。在这里,我们使用df.duplicated('name', keep=False)、df[df.duplicated('name', keep=False)]两个方法,第一个用来标记名字重复的行,第二个用来选取重复的行。 如果需要删除DataFrame中'name'列中的重复数据,我们可以使用drop_duplicates()函数,该函数会返回一个新的数据框,其中删除了重复项。下面是示例: ```python import pandas as pd data = {'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'name': ['John','Jane','Mark','John','Paul','Jane','Lucy','Mark','Mary','Lucy'], 'age': [23, 28, 34, 25, 29, 26, 34, 29, 30, 32], 'gender': ['M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F']} df = pd.DataFrame(data) # 删除名字重复的数据 df_drop = df.drop_duplicates(subset='name', keep='first') print(df_drop) ``` 运行结果: ``` id name age gender 0 1 John 23 M 1 2 Jane 28 F 2 3 Mark 34 M 4 5 Paul 29 M 6 7 Lucy 34 F 8 9 Mary 30 F ``` 我们传递了参数subset='name',表示只考虑'name'列,keep='first'表示保留第一个出现的重复数据,将其余重复数据删除。 因此,以上就是Python提取DataFrame中某列有重复数据的方法,除了duplicated()和drop_duplicates()函数,我们也可以自行编写循环遍历DataFrame数据来实现。
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