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

# 引入pandas import ______ as ___ # 读取‘固定资产信息.xls’表 df = pd.read_excel(r"______",sheet_name=0) # 输出内容显示前五行 print(df.___) #检测重复值 print(df.___) #删除重复值 print(df.___)

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取‘固定资产信息.xls’表
df = pd.read_excel(r"固定资产信息.xls", sheet_name=0)

# 输出内容显示前五行
print(df.head())

# 检测重复值
print(df.duplicated())

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

该代码中使用了 pandas 库，as pd 别名为 pd。读取了名为“固定资产信息.xls”的 Excel 文件，并指定读取第一个 sheet，使用 head() 方法输出前五行数据。接着使用 duplicated() 方法检测重复值，并使用 drop_duplicates() 方法删除重复值。请注意，使用 inplace=True 参数可以直接修改原始 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame。

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`。