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pandas duplicated()在一种情况下返回列值，在另一种情况下返回索引值

pandas中的duplicated()函数用于判断DataFrame或Series中的元素是否重复，并返回一个布尔类型的结果。它可以在两种不同的情况下返回不同的值。

  1. 返回列值： 当duplicated()函数被应用于DataFrame时，它会返回一个布尔类型的Series，其中的元素表示对应位置的行是否为重复行。如果某行是重复行，则对应位置的元素为True，否则为False。这种情况下，duplicated()函数默认保留第一个出现的值，将后续重复的值标记为True。
  2. 返回索引值： 当duplicated()函数被应用于Series时，它会返回一个布尔类型的Series，其中的元素表示对应位置的元素是否为重复元素。如果某元素是重复元素，则对应位置的元素为True，否则为False。这种情况下，duplicated()函数默认保留第一个出现的值，将后续重复的值标记为True。

应用场景： duplicated()函数可以用于数据清洗、数据预处理、数据分析等场景。通过判断元素是否重复，可以进行数据去重、查找重复数据、统计重复数据等操作。

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相关搜索:Dataframe: pandas在一种情况下工作，但在另一种情况下显示错误groupby .sum()在pandas中返回错误的值JavaScript异步函数，在无返回值的情况下返回promise resolved时pandas在pandas中寻找两列间公用值的索引pandas在不更改格式的情况下更改Colum值Pandas展开数据帧，在应用时返回多个值Python:在满足条件的情况下返回列索引SQL在以下情况下返回最佳值在Pandas中删除列中包含空值的索引在Pandas中，在两个单独的列中返回第一个值，然后返回所有其他值
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pandas 重复数据处理大全（附代码）

继续更新pandas数据清洗，上一篇说到缺失值的处理。 链接：pandas 缺失数据处理大全（附代码） 感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗，第一时间看到更新。...duplicated的返回值是布尔值，返回True和False，默认情况下会按照一行的所有内容进行查重。 主要参数： subset：如果不按照全部内容查重，那么需要指定按照哪些列进行查重。...() ---------- 0 False 1 False 2 False dtype: bool ----------- 上面提到duplicated返回布尔值，所以如果要想输出这些重复值...和duplicated()函数参数类似，主要有3个参数： subset：同duplicated()，设置去重的字段 keep: 这里稍有不同，duplicated()中是将除设置值以外重复值都返回True...但这里大家注意下，执行删除重复行操作后，表的索引也会被删掉。 如需要重置可以加上reset_index()，设置drop=True，用索引替代被打乱的索引。

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

，默认None.  1.2 重复值的处理  ​ 当数据中出现了重复值，在大多数情况下需要进行删除。 ...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值  强调注意：  ​ （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...数据转换  4.1 重命名轴索引  Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。 ...4.1.1 rename()方法  index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。  inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象： 索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？...大多数Pandas函数都会忽略缺失的值： 更高级的函数（median, rank, quantile等）也是如此。 算术操作是根据索引来调整的： 在索引中存在非唯一值的情况下，其结果是不一致的。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。...另一种追加和插入的方法是用iloc对DataFrame进行切片，应用必要的转换，然后用concat把它放回去。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

#返回一个Series，其索引为唯一值，值为频率，按计数降序排列 ---- 数据清洗 丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列（axis=1），丢弃指定label的列,...df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 值替换replace(...false，返回true #和false组成的Series类型 df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复 df['A'].unique()#...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex...'], inplace = True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex']

3.2K20

python pandas dataframe 去重函数的具体使用

方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。...而 drop_duplicates方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame 这两个方法会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判段。...drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求，通常会分为两种情况，一种是去除完全重复的行数据，另一种是去除某几列重复的行数据，就这两种情况可用下面的代码进行处理。 1....inplace：布尔值，默认为False，是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。...例如，希望对名字为k2的列进行去重， data.drop_duplicates(['k2']) 到此这篇关于python pandas dataframe 去重函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关

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python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。

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pandas技巧4

本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas...形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素..."s"字符串的数据 data.astype(int).isin(list1) # 数据的某条数据的某个字段在列表list1中的数据 df[-df[column_name].duplicated()] #...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 pd.date_range('1/1/2000', periods=7) df.std() # 返回每一列的标准差

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软件测试|数据处理神器pandas教程（十五）

保留重复值df[df.duplicated(subset='column_name', keep=False)]通过结合duplicated()函数和布尔索引，我们可以选择保留所有重复值。...基于索引的去重：df.drop_duplicates(keep='first')默认情况下，保留第一次出现的重复行。可以通过keep参数设置为'last'来保留最后一次出现的重复行。...为了提高性能，我们可以考虑以下技巧：在进行去重操作之前，使用astype()函数将列的类型转换为更节省内存的类型，以减少内存消耗和加快计算速度。...使用duplicated()函数结合布尔索引来快速检测重复值，并对其进行处理，避免对整个数据集进行遍历。...总结drop_duplicates()函数是Pandas中强大的去重工具，能够帮助我们轻松处理数据中的重复值。通过去重操作，我们可以清洗数据、消除重复值，并确保数据的准确性和一致性。

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数据分析利器--Pandas

Datarame有行和列的索引；它可以被看作是一个Series的字典（每个Series共享一个索引）。...与其它你以前使用过的（如R 的 data.frame)类似Datarame的结构相比，在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。...千数量的分隔符 3.5处理无效值 这里需要掌握三个函数： pandas.isna()： 判断哪些值是无效的 pandas.DataFrame.dropna()： 抛弃无效值 pandas.DataFrame.fillna...()： 将无效值替换成为有效值 具体用法参照：处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型...DataFrame.drop_duplicates() 它用于返回一个移除了重复行的DataFrame DataFrame.fillna() 将无效值替换成为有效值 5、Pandas常用知识点 5.1

3.6K30

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...df.fillna(50) 输出： Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值，可以使用drop_duplicates() 方法。...df["迟到天数"] = df["迟到天数"].clip(0,31) 唯一值，unique()是以数组形式返回列的所有唯一值，而nunique()返回的是唯一值的个数。...数据筛选 如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法： 有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有： 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择行 df.loc[label...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

注意 对于`.iloc`索引，不支持从可调用函数返回元组，因为在应用可调用函数之前会发生行和列索引的元组解构。...在调用 isin 时，将一组值作为数组或字典传递。如果值是一个数组，isin 返回一个与原始 DataFrame 形状相同的布尔值 DataFrame，其中元素在值序列中的位置为 True。...您可以获取列`b`的值在列`a`和`c`的值之间的帧的值。.../列标签查找值 有时你想提取一组值，给定一系列行标签和列标签，这可以通过`pandas.factorize`和 NumPy 索引实现。...作为一种便利，DataFrame 上有一个名为reset_index()的新函数，它将索引值转移到 DataFrame 的列中，并设置一个简单的整数索引。

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Python数据处理从零开始----第三章（pandas）④数据合并和处理重复值目录数据合并移除重复数据

ignore_index：是否忽略索引 keys：层次化索引 横向连接 import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3],index=list('abc')) s2=...默认寻找共同的column，然后合并共同的观测值，但是可以根据，on='',和how=''来控制连接的键和合并的方式。...k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'], 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]}) data data.duplicated...，我们需要删除掉这行，主要通过drop_duplicates()函数,该函数返回的结果是一个数据框。...你也可以指定部分列进行重复项判断（一般情况下，我们希望去掉某一列重复的观测值），假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项： data['v1'] = range(7) data data.drop_duplicates

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Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe() 针对各列的多个统计汇总...) 返回一个Series中的唯一值组成的数组。...默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。 2 .duplicated() 判断各行是否是重复行，返回一个布尔型Series。

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Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除

上述代码利用shape“方法”返回了数据集的规模，即该数据包含3000行6列；通过dtypes“方法”则返回了数据集中各变量的数据类型——除id变量和age变量为数值型，其余变量均为字符型。...需要注意的是，Python中的函数有两种表现形式，一种是常规理解下的函数（语法为func(parameters)，如to_datetime函数），另一种则是“方法”（语法为obj.func(parameters...需要说明的是，在使用duplicated“方法”对数据行作重复性判断时，会返回一个与原数据行数相同的序列（如果数据行没有重复，则对应False，否则对应True），为了得到最终的判断结果，需要再使用any...默认情况下不设置该参数时，表示对数据的所有列进行重复性判断；如果需要按指定的变量做数据的重复性判断时，就可以使用该参数指定具体的变量列表。...结语 本期的内容就介绍到这里，下一期将分享缺失值的识别和处理技术，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。

1.7K20

Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range() 返回一个时间索引 6 df.apply() 沿相应轴应用函数...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...) 返回一个Series中的唯一值组成的数组。...默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。 2 .duplicated() 判断各行是否是重复行，返回一个布尔型Series。

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔值组成的Series类对象，该对象中若包含True，说明True对应的一行数据为重复项。...用来检测df对象中的重复值，返回值为boolean数组 # 检测df对象中的重复值 df.duplicated() # 返回boolean数组 输出为： 查找重复值–将全部重复值所在的行筛选出来...： # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] 输出为： 查找重复值｜指定列 ： # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况，但有时我们只需要根据某列查找重复值

4.4K20

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...注意 对于.iloc索引，不支持从可调用返回元组，因为在应用可调用之前会发生行和列索引的元组解构。...结合设置新列，您可以使用它在条件确定的情况下扩展 DataFrame 的值。 假设你在以下 DataFrame 中有两个选择可供选择。当第二列为‘Z’时，你想将新列颜色设置为‘green’。...你可以获取列b的值在列a和c的值之间的帧的值。.../列标签查找值 有时你想要根据一系列行标签和列标签提取一组值，这可以通过 pandas.factorize 和 NumPy 索引来实现。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔值组成的Series类对象，该对象中若包含True，说明True对应的一行数据为重复项。...df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况

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