用python判断datafram数据中某列是否重复并返回重复

如果你想要获取 DataFrame 中某列的重复值所在的行，可以使用 Pandas 库中的 `duplicated` 方法的 `keep=False` 参数，配合布尔索引来获取重复的行，具体代码如下：

# 获取 df 中某列 col_name 的重复行
duplicated_rows = df[df.duplicated(subset=[col_name], keep=False)]

if len(duplicated_rows) > 0:
    print(f"{col_name} 存在重复值，重复的行为：")
    print(duplicated_rows)
else:
    print(f"{col_name} 不存在重复值")

其中，`duplicated` 方法的 `subset` 参数指定了需要比较的列，`keep=False` 参数表示将所有重复的行都保留，而不是只保留第一个或最后一个重复的行。如果存在重复的行，`duplicated_rows` 将会是一个 DataFrame，包含所有重复的行，你可以通过打印它来查看重复的行。如果不存在重复的行，`duplicated_rows` 将会是一个空的 DataFrame。

相关问题

用python判断datafram数据是否重复

如果你想要判断整个 DataFrame 是否存在重复的行，可以使用 Pandas 库中的 `duplicated` 方法，具体代码如下：

# 判断整个 DataFrame 是否有重复行
is_duplicate = df.duplicated().any()

if is_duplicate:
    print("该 DataFrame 存在重复行")
else:
    print("该 DataFrame 不存在重复行")

其中，`duplicated` 方法默认会对所有列进行比较，如果某一行的所有值都与之前的某一行相同，则认为这一行是重复的。如果存在重复行，`is_duplicate` 将会是一个布尔类型的值 `True`，反之则为 `False`。如果你想要获取重复的行，可以使用 `duplicated` 方法的 `keep=False` 参数，具体方法和之前提到的一样。

用python对datafram类型的数据的某一列数据中的某一行数据进行处理

如果你只想对DataFrame类型数据的某一列中的某一行数据进行处理，可以直接使用该列的loc索引器，如下所示：

df.loc[row_index, 'column_name'] = your_function(df.loc[row_index, 'column_name'])

其中，'column_name'为要处理的列名，row_index为要处理的行索引，your_function为你自己定义的处理函数。

举个例子，假设你想将某一列中的某一行数据转换为小写字母，可以定义如下的处理函数：

def to_lower_case(s):
    if isinstance(s, str):
        return s.lower()
    else:
        return s

然后使用loc索引器对该行进行处理：

df.loc[row_index, 'column_name'] = to_lower_case(df.loc[row_index, 'column_name'])

这样便可以对DataFrame类型数据的某一列中的某一行数据进行处理。