pandas处理重复值

示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':['Python', 'Python', 'Java', 'Java', 'C'], 'b': [2, 2, 6, 8, 10]})
df

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

仅判断单列是否有重复值

1. 使用values_counts()对列中值出现次数进行统计。结果默认按照降序进行排列，只需要判断第一行值的出现次数是否为1即可判断是否存在重复值。

df['a'].value_counts()

  

 

  
1
 

2. 使用drop_duplicates()对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，判断处理后的值是否与原df相等，如果False就表示有重复值。

df.equals(df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first'))

False

  

 

  
1
  
2
  
3
 

判断所有列是否有重复行
同样是使用drop_duplicates()对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，此时不适用subset参数设置列，默认为全部列，判断处理后的值是否与原df相等，如果False就表示有重复值。

df.equals(df.drop_duplicates(keep='first'))

False

  

 

  
1
  
2
  
3
 

统计重复行的数量

len(df) - len(df.drop_duplicates(keep="first"))

  

 

  
1
 

显示重复的数据行
先删除重复的行，只保留第一次出现的，得到一个行唯一的数据集，再使用drop_duplicates()删除掉df中存在重复的所有数据，这次不保留第一次出现的重复值，将上述两个结果集进行合并，使用drop_duplicates()对新生成的数据集进行去重，即可得到重复行的数据。

df.drop_duplicates(keep="first").append(df.drop_duplicates(keep=False)).drop_duplicates(keep=False)

  

 

  
1
 

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