pandas哪个函数可以计算重复个数

在Python的pandas库中，可以使用`duplicated()`函数来检测数据中的重复项。`duplicated()`函数会对数据进行标记，标记出哪些行是重复的。如果某行数据是第一次出现，它会返回`False`；如果该行数据已经出现过，它会返回`True`。结合`sum()`函数，可以计算出每列或每行的重复个数。

例如，如果你想计算某一列中重复值的数量，可以先用`duplicated()`函数标记出重复项，然后用`sum()`函数来计数。

代码示例：

import pandas as pd

# 假设df是已经存在的DataFrame
# 检查某一列中的重复项并计数
duplicate_count = df['某列名'].duplicated().sum()
print("重复项数量:", duplicate_count)

如果你想要对整个DataFrame进行重复项的计算，可以这样做：

# 检查整个DataFrame中的重复项并计数
duplicate_count = df.duplicated().sum()
print("重复项数量:", duplicate_count)

相关问题

pandas 计算

＊＊＊于NumPy的库，用于数据处理和分析。它提供了一些用于操作表格、时间序列、行列索引等数据结构的函数和方法。Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，其中Series用于一维数据，DataFrame用于多维数据。

Pandas可以完成以下操作：
1. 读取和写入各种格式的文件，如CSV、Excel、SQL、JSON等。
2. 数据清洗和处理，如缺失值处理、重复值处理、数据类型转换等。
3. 数据分组和聚合，如分组统计、透视表等。
4. 数据合并和连接，如表格合并、连接等。
5. 时间序列分析，如日期转换、滚动窗口计算等。

Python用pandas提取Excel表中某几列中每行数据中最大值的重复个数并存入新的一列

可以使用 Pandas 中的 apply 函数结合 lambda 表达式来实现。

假设要提取的 Excel 表格文件名为 "data.xlsx"，要提取的列为 "A" 和 "B"，要求在新的一列 "Max Count" 中存储每行数据中最大值的重复个数，则可以按照以下步骤操作：

首先，导入 Pandas 库并读取 Excel 表格文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("data.xlsx")

接下来，定义一个函数用于计算每行数据中最大值的重复个数：

def count_max(row):
    max_val = max(row["A"], row["B"])
    return row[row == max_val].count()

然后，使用 apply 函数和 lambda 表达式将该函数应用到每一行数据上，并将结果存储到新的一列 "Max Count" 中：

df["Max Count"] = df.apply(lambda row: count_max(row), axis=1)

最后，将处理后的数据保存到 Excel 表格文件中：

df.to_excel("output.xlsx", index=False)

这样就能够提取 Excel 表格中某几列中每行数据中最大值的重复个数并存入新的一列了。