在pandas中将一个数据框中重复的所有列值添加到另一个数据框中

在pandas中，可以使用duplicated()函数来判断一个数据框中是否存在重复的行。如果存在重复的行，可以使用drop_duplicates()函数来删除重复的行。

要将一个数据框中重复的所有列值添加到另一个数据框中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个数据框，假设一个数据框为df1，另一个数据框为df2。
3. 使用duplicated()函数判断df1中是否存在重复的行，并将结果保存在一个布尔型的Series中：duplicated_rows = df1.duplicated()
4. 使用布尔型的Series作为索引，从df1中筛选出重复的行，并将结果保存在一个新的数据框中：duplicated_data = df1[duplicated_rows]
5. 将重复的行添加到df2中，可以使用concat()函数将两个数据框按行连接起来：df2 = pd.concat([df2, duplicated_data])

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [6, 7, 8, 9, 10],
                    'B': ['f', 'g', 'h', 'i', 'j']})

# 判断df1中是否存在重复的行
duplicated_rows = df1.duplicated()

# 筛选出重复的行
duplicated_data = df1[duplicated_rows]

# 将重复的行添加到df2中
df2 = pd.concat([df2, duplicated_data])

print(df2)

这样，重复的所有列值就会被添加到df2中。

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