如何在pandas数据帧中找到非一对一组合

在pandas数据帧中找到非一对一组合可以通过使用duplicated()和groupby()方法来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用duplicated()方法找到数据帧中的重复行。该方法返回一个布尔值的Series，表示每一行是否是重复行。默认情况下，duplicated()方法会将第一个出现的值视为非重复值，后续出现的相同值都被视为重复值。

要找到非一对一组合，可以使用groupby()方法将数据帧按照所有列进行分组，并使用transform()方法计算每个分组中的行数。然后，可以使用duplicated()方法找到行数大于1的行，这些行即为非一对一组合。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3],
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'C': [1, 1, 1, 2, 2]})

# 找到非一对一组合
non_unique_rows = df[df.duplicated(keep=False)]

# 输出结果
print(non_unique_rows)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  1  1
1  1  2  1

在这个示例中，数据帧df中的第一行和第二行以及第四行和第五行都是非一对一组合，因为它们在所有列上都有重复的值。

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