当两个pandas数据帧包含相同的行,但一个数据帧多次包含该数据帧时,可以使用pandas库中的duplicated()
函数和drop_duplicates()
函数来找出它们之间的差异。
首先,使用duplicated()
函数可以判断数据帧中的每一行是否是重复的,返回一个布尔类型的Series,表示每一行是否是重复的。可以通过设置keep
参数来指定保留哪个重复的行,默认为保留第一个重复的行。
然后,使用drop_duplicates()
函数可以删除数据帧中的重复行,返回一个新的数据帧。可以通过设置keep
参数来指定保留哪个重复的行,默认为保留第一个重复的行。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 6]})
# 判断每一行是否是重复的
duplicated_rows = df2.duplicated()
# 找出重复的行
duplicated_df = df2[duplicated_rows]
# 删除重复的行
unique_df = df2.drop_duplicates()
# 打印结果
print("重复的行:")
print(duplicated_df)
print("去重后的数据帧:")
print(unique_df)
输出结果为:
重复的行:
A B
3 3 6
去重后的数据帧:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个例子中,数据帧df2
中的第四行是重复的,通过duplicated()
函数找出了重复的行,并通过drop_duplicates()
函数删除了重复的行,得到了去重后的数据帧unique_df
。
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