查找Pandas中具有相同列值的数据帧的行

在Pandas中，要查找具有相同列值的数据帧的行，可以使用duplicated()和groupby()方法来实现。

首先，使用duplicated()方法可以标记出具有相同列值的行。该方法返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否是重复的。默认情况下，它会将第一个出现的行标记为False，后续出现的行标记为True。

然后，可以使用groupby()方法将具有相同列值的行分组。通过指定要分组的列名，可以将数据帧按照该列的值进行分组。

最后，可以使用get_group()方法获取每个分组的行。

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': [True, False, True, False, True, False]}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记重复行
duplicates = df.duplicated()

# 分组并获取每个分组的行
groups = df.groupby(['A', 'B'])
for name, group in groups:
    print(f"Group: {name}")
    print(group)

输出结果如下：

Group: (1, 'a')
   A  B     C
0  1  a  True
3  1  a  False
Group: (2, 'b')
   A  B      C
1  2  b  False
4  2  b   True
Group: (3, 'c')
   A  B      C
2  3  c   True
5  3  c  False

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'、'B'和'C'列的数据帧。然后，我们使用duplicated()方法标记了具有相同列值的行，并使用groupby()方法将数据帧按照'A'和'B'列的值进行分组。最后，我们使用get_group()方法获取每个分组的行，并打印出来。

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