pandas dataframe保留重复行的方法
更新时间：2023年11月08日 11:21:00 作者：jp_666
如何保留Pandas DataFrame中的重复行,可以使用duplicated()方法和布尔索引,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
要保留Pandas DataFrame 中的重复行，可以使用duplicated()方法和布尔索引。
下面是一个示例，演示如何实现这个功能：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})
# 使用duplicated()方法查找重复行
duplicates = df.duplicated()
# 使用布尔索引选择重复行
duplicate_rows = df[duplicates]
print(duplicate_rows)运行结果
A
2 apple
4 banana
5 banana
在上述代码中，我们首先使用duplicated()方法查找DataFrame中的重复行，返回一个布尔Series，其中值为True表示对应的行是重复的。然后，我们使用这个布尔Series作为布尔索引，从DataFrame中选择重复的行，并将结果存储在duplicate_rows变量中。
如果你想保留Pandas DataFrame中的所有重复行，可以使用duplicated()方法和keep参数。
下面是一个示例，演示如何实现这个功能：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})
# 使用duplicated()方法查找重复行，并保留所有重复行
duplicates = df.duplicated(keep=False)
# 使用布尔索引选择重复行
duplicate_rows = df[duplicates]
print(duplicate_rows)运行上述代码会输出下面的结果：
A
0 apple
2 apple
4 banana
5 banana
在上述代码中，我们使用duplicated()方法查找DataFrame中的重复行，并通过将keep参数设置为False来保留所有重复行。该方法返回一个布尔Series，其中值为True表示对应的行是重复的。
然后，我们使用这个布尔Series作为布尔索引，从DataFrame中选择重复的行，并将结果存储在duplicate_rows变量中。
这样，duplicate_rows就是一个包含了所有重复行的新DataFrame对象。
到此这篇关于pandas dataframe保留重复行的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe保留重复行内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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