python-dataframe如何计算多条件下的重复次数

最新推荐文章于 2025-05-07 14:00:00 发布
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分类专栏： python 实践例子 文章标签： python 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aimaimaim/article/details/126143618
本文详细介绍了如何使用Python的pandas库DataFrame功能，针对特定列的多个条件进行重复项计数。通过实例代码，展示了如何高效地处理数据并获取满足条件的重复次数。 
data['次数']=1 #新建用来统计出现次数的列，并且初始值为1
for index in range(0,len(data)):
    for index2
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计算DataFrame中重复数据出现的次数
loop_syntax648的博客
09-26 416
在数据处理和分析中，经常需要对数据进行清洗和处理，其中一个常见的任务是查找和计算DataFrame中重复数据的出现次数。在Python中，我们可以使用Pandas库来操作和处理数据，包括计算DataFrame中重复数据的出现次数。除了计算整个DataFrame中重复数据的出现次数，我们还可以按列或多列进行重复数据的计算。函数来判断DataFrame中的每一行是否为重复数据，并返回一个布尔类型的Series，表示该行是否为重复数据。函数对布尔类型的Series进行求和操作，得到按列计算的重复数据的出现次数。
计算数据框中重复数据的出现次数
PlHtml的博客
09-20 291
在数据分析和处理的过程中，经常会遇到需要计算数据框(DataFrame)中重复数据出现的次数的情况。重复数据的存在可能导致结果的偏差或错误，因此对于数据的质量保证来说，及时发现和处理重复数据是非常重要的。综上所述，通过使用pandas库的相关函数，我们可以轻松计算数据框中重复数据的出现次数，并可以选择删除重复数据或进行其他相应的操作。函数可以直接删除数据框中的重复数据，并返回一个去重后的新数据框。根据以上代码，我们可以发现示例数据框中重复数据出现了2次。在去重后的数据框中，重复的数据已经被删除了。
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)
红目香薰
02-14 4691
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言 环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结
dataframe 统计重复次数
qq_44421796的博客
04-29 1444
对重复数据列进行次数统计 data['列名'].value_counts()
Python- 关于重复字段的一些统计
weixin_39419220的博客
11-12 1894
Dataframe统计某两个字段重复的次数&重复次数最大值的索引&索引所对应的其他字段值提取
python-dataframe 常用函数合集
积少成多
08-03 2031
一定有你会用到的
Pandas入门篇（二）-------Dataframe篇2（Dataframe数据的处理！巨详细易懂，适合新手！）（机器学习前置技术栈）
2301_77539454的博客
04-24 2634
Dataframe在进行数据清洗和预处理时，我们需要遵循一定的步骤和原则。首先，我们需要对数据进行整体的了解和探索，包括数据的来源、结构、分布以及存在的问题等。然后，我们可以根据问题的具体情况选择合适的方法进行清洗和处理。例如，对于缺失值，我们可以选择填充、删除或插值等方法；对于重复值，我们可以选择删除或合并等方法。同时，我们还需要注意保留数据的原始信息和特征，避免在清洗过程中引入新的误差或偏差。本篇详细的介绍了Dataframe进行数据清洗和预处理的api和原则。
【实用技巧】Python自动化办公利器：python-docx从入门到精通完全指南
最新发布
熵数实验室
05-07 1704
python-docx库是一个强大的工具，可以帮助我们实现Word文档的自动化创建和编辑。创建和编辑文档：从简单的文本编辑到复杂的格式设置处理表格：创建、填充和格式化表格数据插入和处理图片：添加图像并控制其尺寸和位置设置页面属性：调整页面大小、方向和边距应用样式：使用内置和自定义样式保持文档一致性自动化报告生成：结合数据分析生成专业报告批量处理文档：实现高效的批量文档生成。
python中dataframe怎么去重_pandasdataframe重复数据查看.判断.去重
weixin_39915668的博客
12-04 1863
Apple iPhone 11 (A2223) 128GB 黑色 移动联通电信4G手机 双卡双待4999元包邮去购买 >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数据样本：import pandas as pddf = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8...
Python对多属性的重复数据去重实例
09-20
下面小编就为大家分享一篇Python对多属性的重复数据去重实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
【DataFrame】统计列中重复值
XMU20162841的博客
05-17 1万+
举个简单地栗子： import pandas as pd x=[{'id': 2, 'name':1,'value':1},{'id': 1, 'name':1,'value':2},{'id': 4, 'name':1,'value':3},{'id': 3, 'name':1,'value':4}] p =pd.DataFrame(x) 运行结果： 1、只看结果 # 一列，比如查看name...
dataframe 同一条件对多列求均值_Excel多条件计数，COUNTIFS函数，你得学学？
weixin_30070663的博客
12-24 2103
大家分享过COUNTIF函数的用法，本期与大家分享的是COUNTIFS函数的应用。一、COUNTIFS函数基本语法COUNTIFS函数表示对满足多个条件的单元格计数。语法结构=COUNTIFS(条件区域1,条件1,[条件区域2,条件2],…)二、COUNTIFS函数基本用法1、统计成绩大于90分人数在单元格中输入=COUNTIFS(C2:C12,">90")。对于单个条件来说，COUNTIF...
python 重复统计与常用去重（列表list、dataframe）
small__roc的博客
02-19 1万+
文章目录一、列表 List1.1 重复统计法一法二1.2 去重法一（利用 not in 与append）法二（利用set，顺序会乱）法三（利用set + sort，顺序不会乱）二、DataFrame2.1 重复统计2.2 去重法一（unique，只能针对1列）法二（drop_duplicates，可针对多列） 一、列表 List list_ = ['a','b','b','c','d','d'] 1.1 重复统计 法一 dict([[i,list_.count(i)] for i in list_])
统计重复数据行个数的方法
2301_78484069的博客
06-05 742
然后，我们使用duplicated()函数来检查数据框中是否有重复的行，并使用sum()函数计算重复行的总数。请注意，duplicated()函数默认会将第一次出现的行标记为False，并将后续出现的行标记为True。所以，在上面的示例中，只有’A’、1和’X’三个值完全相同的行被标记为重复行。总之，使用pandas内置的duplicated()函数可以轻松地识别和统计DataFrame中的重复数据行。在pandas中，我们经常需要统计DataFrame中的重复数据行的个数。统计重复数据行个数的方法。
简单实用，Python中常用的十个简短小技巧
wulishinian的博客
06-13 848
一行累加求和 一行代码求和100以内的整数，利用sum和range函数轻松实现，需要注意的是range(1,101)返回的是1-100之间的整数，不包括101，遵循左闭右开的原则。 列表去重 一行代码，先利用集合的属性（无序不重复），将列表转换成集合，再利用list函数将集合转换成列表，完成列表去重。 列表推导式 列表推导能非常简洁的构造一个新列表，只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形。 [表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]； 下图中，
Python: Counter计数器的用法，去重、统计次数
博樽
09-28 5208
Counter的功能介绍、找出所有重复元素、Counter联合统计次数
利用Dataframe groupby 函数统计重复值出现的次数
weixin_42101791的博客
11-24 1万+
貌似很简单，结果却出乎意料 groupby函数可以对dataframe一个或多个字段进行分类统计，count的方法用于统计各个字段出现的个数。但是如果要统计groupby 字段本身出现的次数，就没有那么方便了。例如，以下代码貌似可以统计，结果却出乎意料。 import pandas as pd lc = ['beijing','shanghai','guangzhou','shenzhen','b...
python dataframe数据集中重复数据的检查、修改、删除方法
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跬步Python股票数据量化分析
11-16 2万+
python dataframe数据集中重复数据的检查的、修改、删除方法 1.创建一个测试样例 import pandas as pd se1=pd.Series(['a','b','b','d','d','d','e','f','f']) se2=pd.Series(['1','2','2','4','4','4','5','7','8']) df = pd.DataFrame({'name':se1, 'number':se2}) df 看一下df的样子： 2.查看name列中包含的数据有
python dataframe中重复的内容
02-03
### 如何在 Python Pandas DataFrame 中处理重复行或值 #### 使用 `drop_duplicates` 方法去除重复行 Pandas 提供了 `drop_duplicates()` 函数来移除 DataFrame 中的重复项。默认情况下，此函数会考虑所有的列，并保留第一次出现的数据，而后续相同的记录会被视为重复并被删除[^1]。 ```python import pandas as pd data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'four']} df = pd.DataFrame(data) # 删除完全相同的行，默认保留首次出现的行 cleaned_df = df.drop_duplicates() print(cleaned_df) ``` #### 针对特定列去重 如果只希望基于某些指定的列来进行判断是否为重复，则可以在调用 `drop_duplicates()` 的时候传入这些列的名字作为参数。 ```python # 只根据'A'这一列进行去重操作 single_col_cleaned_df = df.drop_duplicates(subset=['A']) print(single_col_cleaned_df) ``` #### 保持最后一次出现的记录 通过设置 `keep='last'` 参数可以选择保留最后一条而不是第一条不重复的数据条目[^2]。 ```python # 对于重复项仅保存最后一个实例 last_occurrence_kept_df = df.drop_duplicates(keep='last') print(last_occurrence_kept_df) ``` #### 统计和显示重复次数及具体位置 为了更好地理解哪些数据是重复的以及有多少次重复，可以利用 `duplicated()` 和其他辅助方法获取更详细的统计信息。 ```python # 计算某列下总的重复数量 duplicate_count = df.duplicated('A').sum() print(f'存在 {duplicate_count} 条重复') # 获取所有标记为True即表示该行已被判定为重复的数据框 repeated_rows = df[df.duplicated('A')] print(repeated_rows) ```
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