df.duplicated()是什么意思

`df.duplicated()`是一个Pandas函数，用于检查DataFrame中是否存在重复行。它返回一个布尔值的Series，其中True表示该行与DataFrame中的前一个行重复，False表示该行是独特的。默认情况下，该函数会将第一个出现的行视为独特的，而将后续出现的行视为重复。可以通过传递参数来更改此行为。例如，`df.duplicated(keep='last')`会将最后一个出现的行视为独特的，而将先前出现的行视为重复。

相关问题

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')

df[df.duplicated()]是什么意思

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，用于找到 DataFrame 中的重复行。具体地说，它返回一个包含所有重复行的布尔值索引，其中 True 表示该行是重复的（即已经存在于 DataFrame 中的另一行中），False 表示该行不是重复行。因此，df[df.duplicated()] 的含义是从 DataFrame df 中选取所有重复的行。如果想要删除重复行，可以使用 df.drop_duplicates() 方法。