duplicated()什么意思

duplicated() 是 Pandas 库中的一个函数，用于判断 DataFrame 或 Series 中的每一行或每个元素是否重复出现。函数的具体用法是：

df.duplicated(subset=None, keep='first')

其中，df 表示要判断的 DataFrame 或 Series 对象；subset 表示要判断的列，默认为所有列；keep 表示保留哪一个重复项，可选值为 'first'、'last' 或 False，默认为 'first'。

函数返回一个布尔类型的 Series 或 DataFrame，表示每一行或每个元素是否重复出现。如果某行或某个元素出现了多次，则返回 True，否则返回 False。

举个例子，假设有一个名为 df 的 DataFrame 对象，我们可以使用以下代码判断 df 中的每一行是否重复：

df.duplicated()

如果希望只判断某一列是否重复出现，可以通过 subset 参数指定，例如：

df['column_name'].duplicated()

这个函数在数据清洗、数据处理等场景中比较常用，可以帮助我们快速识别重复数据并进行去重处理。

相关问题

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。

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。