首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为Pandas Dataframe中的每个重复行追加值/索引

在Pandas中,可以使用duplicated()函数来判断DataFrame中的重复行。如果要为每个重复行追加值或索引,可以使用groupby()函数和cumcount()函数来实现。

具体步骤如下:

  1. 首先,使用duplicated()函数找到DataFrame中的重复行。该函数返回一个布尔型的Series,表示每一行是否为重复行。
代码语言:txt
复制
duplicates = df.duplicated()
  1. 然后,使用groupby()函数和cumcount()函数为重复行追加值或索引。groupby()函数将DataFrame按照重复行进行分组,cumcount()函数返回每个分组中的行数。
代码语言:txt
复制
df['index'] = df.groupby(df.columns.tolist()).cumcount()

这样,就可以为每个重复行追加一个名为'index'的列,表示该行在重复行中的索引。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6, 4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 找到重复行
duplicates = df.duplicated()

# 为重复行追加索引
df['index'] = df.groupby(df.columns.tolist()).cumcount()

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   A  B  C  index
0  1  4  7      0
1  2  5  8      0
2  3  6  9      0
3  1  4  7      1
4  2  5  8      1
5  3  6  9      1

在这个例子中,DataFrame中的前三行是不重复的,后三行是重复的。通过为重复行追加的'index'列,可以看到每个重复行的索引。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 领券