python dataframe 显示重复项

使用pandas库中的drop_duplicates()方法可以去除DataFrame中的重复值。

例如，假设有一个DataFrame对象df，其中包含重复的行，可以使用以下代码去除重复行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace=True表示在原DataFrame对象上进行修改，如果不加该参数，则返回一个新的DataFrame对象。

相关问题

python 显示重复项

要显示DataFrame中的重复项，可以使用pandas库中的duplicated()方法。

假设有一个DataFrame对象df，可以使用以下代码来显示重复项：

duplicates = df[df.duplicated()]
print(duplicates)

这将打印出DataFrame中所有的重复行。如果想显示所有列的重复项，请省略方括号中的列名。如果只想检查某些列的重复项，可以在方括号中指定列名。

DataFrame，显示一列中不同的值

DataFrame是一种在数据分析库Pandas中非常重要的数据结构，它是一个二维表格，类似于电子表格或SQL表。当你想要查看某一列中所有不同的值，通常可以使用`drop_duplicates()`函数来移除重复项，然后使用`unique()`方法获取唯一值。

例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，并且想要查看名为`column_name`的列中的所有独特值：

unique_values = df['column_name'].drop_duplicates().tolist()
print("Column 'column_name' has the following unique values:")
print(unique_values)

这将输出`column_name`列中的所有不重复的值列表。如果你想了解每个独特值及其出现的次数，可以使用`value_counts()`方法：

count_distribution = df['column_name'].value_counts()
print("Value counts for 'column_name':")
print(count_distribution)