df.duplicated()显示重复

您可以使用`df.duplicated()`方法来显示DataFrame中的重复行。这个方法会返回一个布尔值的Series，表示每一行是否是重复的。如果一行是重复的，则对应的值为True，否则为False。

示例代码如下：

duplicates = df.duplicated()
print(duplicates)

这将打印出一个包含重复行的布尔值Series。如果您想删除这些重复行，可以使用`df.drop_duplicates()`方法。

相关问题

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取两个 csv 文件，提取它们中的 ra 和 dec 列，并将它们合并为一个新的数据框。然后，它找出所有 ra 和 dec 相同的数据，并输出重复数据的数量。其中，`pd.read_csv` 函数用于读取 csv 文件，`pd.concat` 函数用于合并数据框，`df3[df3.duplicated()]` 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。

Traceback (most recent call last): File "D:\python001\main.py", line 19, in <module> df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6522, in drop_duplicates result = self[-self.duplicated(subset, keep=keep)] File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6654, in duplicated raise KeyError(Index(diff)) KeyError: Index(['GAFP'], dtype='object')

这个错误提示显示在执行`df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True)`时出现了KeyError，即索引错误。这可能是由于指定的列名`'GAFP'`在数据中不存在导致的。

你需要检查一下数据文件中是否存在名为`'GAFP'`的列名，并确保该列名没有错误。如果该列名存在，可以尝试使用以下方法进行去重：

df.drop_duplicates(subset=['GAFP'], keep='first', inplace=True)

其中，`keep='first'`表示保留第一次出现的重复元素。如果想要保留最后一次出现的重复元素，则可以使用`keep='last'`。如果想要删除所有的重复元素，则可以使用`keep=False`。