首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何显示DF中在python的一列中有重复值的所有行?

在Python中,可以使用pandas库来处理数据,并使用DataFrame来表示数据表格。要显示DataFrame中在某一列中有重复值的所有行,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建DataFrame对象:

假设我们有一个名为df的DataFrame对象,其中包含多列数据。

  1. 使用duplicated()方法找到重复值:
代码语言:txt
复制
duplicate_rows = df[df.duplicated('column_name')]

在上述代码中,'column_name'是要检查重复值的列名。

  1. 显示重复值的所有行:
代码语言:txt
复制
print(duplicate_rows)

上述代码将打印出包含重复值的所有行。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'column_name': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)

# 找到重复值的所有行
duplicate_rows = df[df.duplicated('column_name')]

# 显示重复值的所有行
print(duplicate_rows)

这样就可以显示DataFrame中在指定列中有重复值的所有行了。

关于pandas库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云提供的《pandas库使用指南》:https://cloud.tencent.com/document/product/215/47862

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

通常,当我们加载数据集时,我们喜欢查看前五行左右的内容,以了解隐藏在其中的内容。在这里,我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。...,比如行和列的数量、非空值的数量、每个列中的数据类型以及DataFrame使用了多少内存。...请注意,在我们的movies数据集中,Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。 快速查看数据类型实际上非常有用。...我们的movies DataFrame中有1000行和11列。 在清理和转换数据时,您将需要经常使用.shape。例如,您可能会根据一些条件过滤一些行,然后想要快速知道删除了多少行。...如果您想知道为什么要这样做,一个原因是它允许您在数据集中查找所有副本。当条件选择显示在下面时,您将看到如何做到这一点。

2.7K20

Python按需将表格中的每行复制不同次的方法

这里需要说明,在我们之前的文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行中,也介绍过实现类似需求的另一种Python代码,大家如果有需要可以查看上述文章;而上述文章中的代码,由于用到了DataFrame.append...现有一个Excel表格文件,在本文中我们就以.csv格式的文件为例;其中,如下图所示,这一文件中有一列(也就是inf_dif这一列)数据比较关键,我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行,如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...,那么就将这一行复制指定的次数(复制的意思相当于就是,新生成一个和当前行一摸一样数据的新行);而对于符合我们要求的行,其具体要复制的次数也不是固定的,也要根据这一行的这一列数据的值来判断——比如如果这个数据在某一个值域内...随后,我们开始设置重复次数。在这里,我们根据特定的条件,为每个值设定重复的次数。根据inf_dif列的值,将相应的重复次数存储在num列表中。...接下来,我们使用loc函数和np.repeat()函数,将数据按照重复次数复制,并将结果存储在duplicated_df中。   最后,为了对比我们数据重复的效果,可以绘制直方图。

16310
  • Pandas_Study02

    去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中的None值。...# axis 按行操作,how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作,thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据,依旧使用fillna 方法,所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值,向后同理 # 在df 的e 这一列上操作,默认下按行操作,向前填充数据...删除重复数据 对于数据源中的重复数据,一般来讲没有什么意义,所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况,以布尔值显示。...外连接,分左外连接,右外连接,全连接,左外连接是左表上的所有行匹配右表,正常能匹配上的取B表的值,不能的取空值,右外连接同理,全连接则是取左并上右表的的所有行,没能匹配上的用空值填充。

    20710

    用Python实现excel 14个常用操作,Vlookup、数据透视表、去重、筛选、分组等

    大家好,这里是Python程序员晚枫,分享有用的编程知识。 今天分享的是:Python + Excel自动化办公 自从学了Python后就逼迫自己不用Excel,所有操作用Python实现。...利润一列存在于df2的表格中,所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值,然后在df1新增一列写:=vlookup(a2,df2!...(剩下13个我就不写excel啦) 那用python是如何实现的呢? #查看订单明细号是否重复,结果是没。...=sale.loc[sale["订单明细号"].isin(sale["订单明细号2"])==False] 四、去除重复值 需求:去除业务员编码的重复值 sale.drop_duplicates("...比如一个很简单的操作:对各列求和并在最下一行显示出来,excel就是对一列总一个sum()函数,然后往左一拉就解决,而python则要定义一个函数(因为python要判断格式,若非数值型数据直接报错。)

    2.7K10

    python数据处理和数据清洗

    这一列却是77645,这个时候我们就可以知道那些列缺失了多少的数据,因为大部分的数据都是完整的,只需要找出与众不同的数字; 7.2找到缺失值 我们上面已经确定这个数据是存在缺失的情况的,但是我们应该如何找到缺失数据的具体的位置呢...dfpaynull的index索引 # 使用布尔索引和isnull函数,将payment_provider这一列的缺失值筛选出,赋值给变量dfPayNull # dfPayNull就是,包含所有payment_provider...这一列缺失值的行 dfPayNull = df[df['payment_provider'].isnull()] # TODO 使用drop函数,将dfPayNull,也就是包含所有payment_provider...这一列缺失值的行删除 df.drop(index=dfPayNull.index,inplace=True) # 使用df.info(),快速浏览数据集 df.info() 8.2对于缺失值的填充 df...# 使用布尔索引、duplicated函数,将order_id这一列的重复值筛选出来,赋值给变量dfOrderDu dfOrderDu = df[df['order_id'].duplicated()]

    11210

    pandas用法-全网最详细教程

    2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等): df.info() 3、每一列数据的格式: df.dtypes 4、某一列格式: df['B'].dtype 5、空值: df.isnull...() 6、查看某一列空值: df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值: df['B'].unique() 8、查看数据表的值: df.values 9、查看列名称: df.columns...10、查看前5行数据、后5行数据: df.head() #默认前5行数据 df.tail() #默认后5行数据 三、数据表清洗 1、用数字0填充空值: df.fillna(value=0) 2、...axis: {0,1,…},默认值为 0。要连接沿轴。 join: {‘内部’、 ‘外’},默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。...names︰ 列表中,默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。 verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。

    7.5K31

    灰太狼的数据世界(三)

    ):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?...在DataFrame中增加一列,我们可以直接给值来增加一列,就和python的字典里面添加元素是一样的: import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...) 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的(在下面的例子中,行数据中至少要有 5 个非空值) df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列(dropna) 我们可以上面的操作应用到列上...删除重复值(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复的记录,这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。...从上面例子的结果中我们看出数据里面的所有数字都被乘上了2,这就因为我们的apply函数里面写了一个匿名函数,将原来的数据变成两倍(如果你对lambda不懂,可以参考之前文章,介绍python里面的高级函数的

    2.8K30

    懂Excel就能轻松入门pandas(一):筛选功能

    看图: - 为了与 pandas 行索引保持一致,这里添加的列值是从0开始 接着试试,"显示第3至6行",如下: - 功能卡"数据"页面,在"排序和筛选"中点击大大的"筛选"图标 - 点首行第一列的下角标签...- 默认是全选了,点一下"全选",即可取消所有选中的 - 分别点选对应的值即可 看看 pandas 中如何做到,如下: - pandas 中的 DataFrame 自带行索引 - 直接使用 df.loc...这次看看"显示所有男性"记录。...想必有抬杠的小伙伴会说,既然 Excel 自带功能都有,用 pandas 干啥?当然是自动化啦。并且 pandas 中有许多功能,在 Excel 中需要用复杂的函数公式或 Vba 才能实现。...下期看看 Excel 的高级筛选功能,在 pandas 中是如何实现。

    2.3K30

    14个pandas神操作,手把手教你写代码

    表1 team.xlsx的部分内容 ? 这是一个学生各季度成绩总表(节选),各列说明如下。 name:学生的姓名,这列没有重复值,一个学生一行,即一条数据,共100条。...team:所在的团队、班级,这个数据会重复。 Q1~Q4:各个季度的成绩,可能会有重复值。...:10:2] # 在前10个中每两个取一个 df.iloc[:10,:] # 前10个 (3)指定行和列 同时给定行和列的显示范围: df.loc['Ben', 'Q1':'Q4'] # 只看Ben...df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值,下同 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 df.std() # 返回每一列的标准差 df.var()

    3.4K20

    python数据分析——数据预处理

    在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。 数据清洗是数据预处理的第一步,主要是为了解决数据中的缺失值、异常值、重复值等问题。...对于有重复值的行,第一次出现重复的那一行返回False,其余的返回True。本案例的代码及运行结果如下: 重复值的处理 在Python中,可以使用pandas库来处理数据分析中的重复值。...例如,df.replace('重复值', '替换值')将DataFrame中的所有’重复值’替换为’替换值’。...字符串引号:在表达式中,可以使用单引号或双引号来引用字符串值。例如,df.query("name == 'Tom'") 将返回name列中等于’Tom’的所有行。...若要向df数据中再增加三行数据,索引分别为"e" , “f” , “g”,数值分别为[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9],在Python中该如何实现?

    18710

    python df 列替换_如何用Python做数据分析,没有比这篇文章更详细的了(图文详情)...

    建议先收藏后食用  通常来说做数据分析最常用的工具是Excel ,这篇文章就是通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作...Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。  Dtypes 是一个查看数据格式的函数,可以一次性查看数据表中所有数据的格式,也可以指定一列来单独查看。  ...1`#查看前 3 行数据``df.head(``3``)`  df_head(3)  查看后 10 行数据  Tail 行数与 head 函数相反,用来查看数据表中后 N 行的数据,默认 tail()显示后...主要内容包括对空值,大小写问题,数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。  处理空值(删除或填充)  我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。...Excel 中有 UPPER,LOWER 等函数,python 中也有同名函数用来解决大小写的问题。在数据表的 city 列中就存在这样的问题。我们将 city 列的所有字母转换为小写。

    4.5K00

    我用Python展示Excel中常用的20个操

    前言 Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作...数据删除 说明:删除指定行/列/单元格 Excel 在Excel删除数据十分简单,找到需要删除的数据右键删除即可,比如删除刚刚生成的最后一列 ?...Pandas 在pandas中删除数据也很简单,比如删除最后一列使用del df['new_col']即可 ?...数据去重 说明:对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可,例如对示例数据按照创建时间列进行去重,可以发现去掉了196 个重复值,保留了...Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定,比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资,结果与Excel

    5.6K10

    问与答62: 如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合?

    excelperfect Q:数据放置在列A中,我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示,列A中存放了5个数据,要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合,如列B中所示。...如何实现? ? 图1 (注:这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题,我觉得程序编写得很巧妙,使用了递归的方法来解决,非常简洁,特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享!)...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下: ? 如果将代码中注释掉的代码恢复,也就是将组合结果放置在多列中,运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

    5.6K30

    删除重复值,不只Excel,Python pandas更行

    标签:Python与Excel,pandas 在Excel中,我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易!...然而,当数据集太大,或者电子表格中有公式时,这项操作有时会变得很慢。因此,我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项,它超级简单、快速、灵活。...第3行和第4行包含相同的用户名,但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标,我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是:从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!...如果我们指定inplace=True,那么原始的df将替换为新的数据框架,并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时,我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。

    6.1K30

    Python pandas十分钟教程

    Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...import pandas as pd pandas在默认情况下,如果数据集中有很多列,则并非所有列都会显示在输出显示中。...也就是说,500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外,如果想要扩展输显示的行数。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数: df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。....unique():返回'Depth'列中的唯一值 df.columns:返回所有列的名称 选择数据 列选择:如果只想选择一列,可以使用df['Group'].

    9.8K50

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    在 Pandas 中,索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...默认情况下,pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...=LEN(TRIM(A2)) 您可以使用 Series.str.len() 找到字符串的长度。在 Python 3 中,所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。...outer") 结果如下: 与 VLOOKUP 相比,merge 有许多优点: 查找值不需要是查找表的第一列; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表中的所有列,而不仅仅是单个指定的列...删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。

    19.6K20
    领券