本文介绍了如何识别Python Pandas Dataframe中重复行的首次出现的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有一个Pandas DataFrame,其中的一组列具有重复的值.例如:
I have a pandas DataFrame with duplicate values for a set of columns. For example:
df = pd.DataFrame({'Column1': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 'Column2': {0: 'ABC', 1: 'XYZ', 2: 'ABC'}, 'Column3': {0: 'DEF', 1: 'DEF', 2: 'DEF'}, 'Column4': {0: 10, 1: 40, 2: 10})
In [2]: df
Out[2]:
Column1 Column2 Column3 Column4 is_duplicated dup_index
0 1 ABC DEF 10 False 0
1 2 XYZ DEF 40 False 1
2 3 ABC DEF 10 True 0
行(1)和(3)相同.本质上,第(3)行是第(1)行的副本.
我正在寻找以下输出:
Is_Duplicate
,包含该行是否为重复项[可以通过在数据框列(Column2,Column3和Column4)上使用重复"方法来完成)
Is_Duplicate
, containing whether the row is a duplicate or not [can be accomplished by using "duplicated" method on dataframe columns (Column2, Column3 and Column4)]
Dup_Index
重复行的原始索引.
In [3]: df
Out[3]:
Column1 Column2 Column3 Column4 Is_Duplicate Dup_Index
0 1 ABC DEF 10 False 0
1 2 XYZ DEF 40 False 1
2 3 ABC DEF 10 True 0
推荐答案
有一个DataFrame方法用于第一列:
There is a DataFrame method duplicated
for the first column:
In [11]: df.duplicated(['Column2', 'Column3', 'Column4'])
Out[11]:
0 False
1 False
2 True
In [12]: df['is_duplicated'] = df.duplicated(['Column2', 'Column3', 'Column4'])
要进行第二次操作,您可以尝试执行以下操作:
To do the second you could try something like this:
In [13]: g = df.groupby(['Column2', 'Column3', 'Column4'])
In [14]: df1 = df.set_index(['Column2', 'Column3', 'Column4'])
In [15]: df1.index.map(lambda ind: g.indices[ind][0])
Out[15]: array([0, 1, 0])
In [16]: df['dup_index'] = df1.index.map(lambda ind: g.indices[ind][0])
In [17]: df
Out[17]:
Column1 Column2 Column3 Column4 is_duplicated dup_index
0 1 ABC DEF 10 False 0
1 2 XYZ DEF 40 False 1
2 3 ABC DEF 10 True 0
这篇关于如何识别Python Pandas Dataframe中重复行的首次出现的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!