如何获取pandas数据帧重复行的聚合统计？

要获取pandas数据帧重复行的聚合统计，可以使用pandas库中的duplicated()和groupby()函数来实现。

首先，使用duplicated()函数可以找到数据帧中的重复行。该函数返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否为重复行。可以将该Series作为筛选条件，从而获取重复行的子集。

接下来，使用groupby()函数将重复行进行分组，并使用聚合函数（如count()、sum()、mean()等）对每个分组进行统计。这样可以得到每个重复行的聚合统计结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
        'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 找到重复行
duplicates = df.duplicated()

# 获取重复行的聚合统计
aggregated_stats = df[duplicates].groupby(['A', 'B']).agg({'C': ['count', 'sum', 'mean']})

print(aggregated_stats)

上述代码中，首先创建了一个示例数据帧df，包含三列'A'、'B'和'C'。然后使用duplicated()函数找到重复行，并将结果保存在duplicates中。接着，使用groupby()函数按照列'A'和'B'进行分组，并使用agg()函数对列'C'进行聚合统计，包括计数、求和和平均值。最后，打印出聚合统计结果aggregated_stats。

这样就可以获取到pandas数据帧重复行的聚合统计信息。

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以上是关于如何获取pandas数据帧重复行的聚合统计的答案，希望能对您有所帮助。