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如何在dataframe中添加一列来记录重复数据?

在DataFrame中添加一列来记录重复数据可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
  1. 使用duplicated()方法检测重复数据,并将结果赋值给新的列:
代码语言:txt
复制
df['Is_Duplicate'] = df.duplicated()
  1. 查看添加了新列的DataFrame:
代码语言:txt
复制
print(df)

这样,新的列"Is_Duplicate"将会显示每一行数据是否为重复数据,True表示重复,False表示不重复。

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2)在应用程序可以混合使用不同来源的数据可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。     ...另外,使用这种方式,每个数据记录产生一个JVM对象,如果是大小为200GB的数据记录,堆栈将产生1.6亿个对象,这么多的对象,对于GC来说,可能要消耗几分钟的时间来处理(JVM的垃圾收集时间与堆栈的对象数量呈线性相关...(array、map等)先序化后并接成一个字节数组存储。     ...比如针对二元数据列,可以用字节编码压缩实现(010101)     这样,每个列创建一个JVM对象,从而可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(字典编码、行长度编码等压缩方法...三、SparkSQL入门     SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象,这个对象类似于关系型数据的表。

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