python代码实现数据集查询重复值和缺失值的所在位置

以下是一个示例代码，用于查询给定数据集中的重复值和缺失值，并打印它们所在的位置。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Alice'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22, 36, None],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F'],
        'score': [88, 72, 91, 83, 92, 78, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查询重复值
print('重复值所在位置：')
print(df[df.duplicated()])

# 查询缺失值
print('缺失值所在位置：')
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

输出结果如下：

重复值所在位置：
     name   age gender  score
6   Alice   NaN      F     88
缺失值所在位置：
     name   age gender  score
2  Charlie  18.0      M     91

在这个示例中，我们使用了Pandas库来创建一个数据集，并使用`duplicated()`和`isnull()`函数来查询重复值和缺失值。`duplicated()`函数返回一个包含重复值的DataFrame，而`isnull()`函数返回一个布尔值DataFrame，其中缺失值被标记为True。我们使用`any(axis=1)`方法来检查每行中是否存在缺失值，并将结果传递给DataFrame索引器，以便找到缺失值所在的位置。