pandas中DataFrame检测重复值的实现
作者：乘风破浪的熊爸
本文主要介绍了pandas DataFrame检测重复值，主要包括了检查整行整列的检测，以及多列是否重复，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据，判断是否重复，以及如何去重
DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')
subset：如果你认为几个字段重复，则数据重复，就把那几个字段以列表形式放到subset后面。默认是所有字段重复为重复数据。
keep:
- 默认为'first' ,也就是如果有重复数据，则第一条出现的定义为False，后面的重复数据为True。
- 如果为'last'，也就是如果有重复数据，则最后一条出现的定义为False，后面的重复数据为True。
- 如果为False，则所有重复的为True
下面举例
df = pd.DataFrame({
'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df
# 默认为keep="first",第一条重复的为False,后面重复的为True # 一般不会设置keep，保持keep为默认值。 df.duplicated() 结果 0 False 1 True 2 False 3 False 4 False dtype: bool # keep="last",,最后一条重复的为False,后面重复的为True df.duplicated(keep="last") 结果 0 True 1 False 2 False 3 False 4 False dtype: bool # keep=False,,所有重复的为True df.duplicated(keep=False) 结果 0 True 1 True 2 False 3 False 4 False dtype: bool # sub是子，subset是子集 # 标记只要brand重复为重复值。 df.duplicated(subset='brand') 结果 0 False 1 True 2 False 3 True 4 True dtype: bool # 只要brand重复brand和style重复的为重复值。 df.duplicated(subset=['brand','style']) 结果 0 False 1 True 2 False 3 False 4 True dtype: bool # 显示重复记录，通过布尔索引 df[df.duplicated()]
# 查询重复值的个数。 df.duplicated().sum() 结果 1
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