Pandas统计重复的列里面的值

本文介绍使用 Pandas 库进行数据处理时如何查找并去除重复数据,包括按特定列去重的方法,并提供了多种实现方式及示例代码。

pandas

代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np

salaries = pd.DataFrame({
    'name': ['BOSS', 'Lilei', 'Lilei', 'Han', 'BOSS', 'BOSS', 'Han', 'BOSS'],
    'Year': [2016, 2016, 2016, 2016, 2017, 2017, 2017, 2017],
    'Salary': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'Bonus': [2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6]
})
print(salaries)
print(salaries['Bonus'].duplicated(keep='first'))
print(salaries[salaries['Bonus'].duplicated(keep='first')].index)
print(salaries[salaries['Bonus'].duplicated(keep='first')])
print(salaries['Bonus'].duplicated(keep='last'))
print(salaries[salaries['Bonus'].duplicated(keep='last')].index)
print(salaries[salaries['Bonus'].duplicated(keep='last')])

输出如下:

   Bonus  Salary  Year   name
0      2       1  2016   BOSS
1      2       2  2016  Lilei
2      2       3  2016  Lilei
3      2       4  2016    Han
4      3       5  2017   BOSS
5      4       6  2017   BOSS
6      5       7  2017    Han
7      6       8  2017   BOSS
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
6    False
7    False
Name: Bonus, dtype: bool
Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')
   Bonus  Salary  Year   name
1      2       2  2016  Lilei
2      2       3  2016  Lilei
3      2       4  2016    Han
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
5    False
6    False
7    False
Name: Bonus, dtype: bool
Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
   Bonus  Salary  Year   name
0      2       1  2016   BOSS
1      2       2  2016  Lilei
2      2       3  2016  Lilei

非pandas

对于如nunpy中的这些操作主要如下:
假设有数组
a = np.array([1, 2, 1, 3, 3, 3, 0])
想找出 [1 3]
则有

方法1
m = np.zeros_like(a, dtype=bool)
m[np.unique(a, return_index=True)[1]] = True
a[~m]
方法2
a[~np.in1d(np.arange(len(a)), np.unique(a, return_index=True)[1], assume_unique=True)]
方法3
np.setxor1d(a, np.unique(a), assume_unique=True)
方法4
u, i = np.unique(a, return_inverse=True)
u[np.bincount(i) > 1]
方法5
s = np.sort(a, axis=None)
s[:-1][s[1:] == s[:-1]]

参考:https://stackoverflow.com/questions/11528078/determining-duplicate-values-in-an-array

<think>好的,用户问的是在pandas的DataFrame中如何查看某个字段的重复。首先,我需要确认用户的需求是什么。可能用户有一个DataFrame,其中某个字段存在重复,或者他们想检查某个特定是否有重复。但“重复”这个表述可能有歧义,需要进一步澄清。 首先,重复通常指的是重复,即不同的相同名。而重复则是指某一中存在重复的数据。用户的问题里提到“字段的重复”,可能是指检查某一中的重复,或者检查是否有其他与该字段的重复。 假设用户是想检查某一中的重复,那么常用的方法是使用duplicated()方法或者value_counts()。例如,df.duplicated(subset=['字段名'])可以标记重复行,而df['字段名'].value_counts()会显示每个出现的次数,帮助识别重复情况。 但如果用户指的是名的重复,即DataFrame中有多个具有相同的字段名,那么可以使用df.columns.duplicated()来检查重复名,并通过df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]来去重。不过这种情况在规范的数据处理中较少见,因为名通常应该是唯一的。 需要进一步考虑用户可能的实际应用场景。例如,用户可能在处理数据时遇到了重复名,导致操作出错,或者需要统计某一重复的数据条目。这时候,具体的解决方法会有所不同。 另外,用户可能对pandas的方法不太熟悉,所以需要提供清晰的示例代码和解释。比如,检查某一重复的代码示例,以及检查重复名的代码示例,并分别说明它们的用途。这样用户可以根据自己的实际情况选择合适的方法。 还需要注意,用户在提问时可能存在表述不清的情况,因此在回答时最好涵盖两种可能性:检查名的重复和检查重复。这样能够全面覆盖用户的需求,避免误解。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供示例,这样用户能够按照步骤操作,解决问题。同时提醒用户注意区分重复重复的不同情况,确保他们正确应用相应的方法。</think>在Pandas中查看DataFrame字段重复情况有两种常见理解方式,以下是具体操作方法: 一、检查重复标题重复) ```python # 查看所有重复重复 = df.columns[df.columns.duplicated(keep=False)] print(f"重复名:{重复.tolist()}") # 示例输出: # 重复名:['年龄', '年龄'] # 查看指定名是否重复 if '年龄' in df.columns[df.columns.duplicated()]: print("该名存在重复") ``` 二、检查重复(某数据内容重复) ```python # 查看重复完整记录 重复记录 = df[df.duplicated(subset=['年龄'], keep=False)] print("重复记录:") print(重复记录) # 统计重复次数 重复统计 = df['年龄'].value_counts().reset_index() 重复统计.columns = ['数', '出现次数'] print("\n重复频率统计:") print(重复统计[重复统计['出现次数'] > 1]) # 标记重复项(新增标识) df['是否重复'] = df.duplicated(subset=['年龄'], keep=False) ``` 三、可视化辅助方法 ```python import matplotlib.pyplot as plt df['年龄'].value_counts().plot(kind='bar', title='年龄分布(柱状图)', figsize=(10,5)) plt.axhline(y=1, color='r', linestyle='--') plt.show() ``` 注意事项: 1. `keep=False`参数会标记所有重复项(包括首次出现的) 2. 重复常见于合并表格操作后,建议用`df.columns = ['1', '2']`规范命名 3. 处理重复时,需根据业务场景决定保留策略: - 删除重复:`df.drop_duplicates(subset=['年龄'])` - 保留最新:`df.sort_values('时间').drop_duplicates('年龄', keep='last')`
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