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Python Pandas多索引切片/索引以获取重复数据

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作工具，特别适用于处理和分析结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于数据库中的表格，可以存储和操作二维数据。

多索引切片是指在DataFrame中使用多个索引进行数据切片操作。Pandas支持多级索引，也称为层次化索引或多重索引，它可以在一个轴上拥有多个索引级别。多索引切片可以帮助我们更灵活地选择和过滤数据。

在Pandas中，可以使用loc和iloc属性进行多索引切片操作。loc属性用于基于标签进行索引，而iloc属性用于基于位置进行索引。

下面是一个示例，展示如何使用多索引切片来获取重复数据：

import pandas as pd

# 创建一个带有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2],
        'B': [3, 4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# 使用多索引切片获取重复数据
duplicated_data = df[df.duplicated()]

print(duplicated_data)

在上面的示例中，我们首先创建了一个带有多级索引的DataFrame。然后，使用set_index方法将列'A'和列'B'设置为多级索引。最后，使用df.duplicated()方法找到重复的数据，并使用多索引切片df[df.duplicated()]获取重复数据。

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