在Pandas中,要查找具有相同列值的数据帧的行,可以使用duplicated()
和groupby()
方法来实现。
首先,使用duplicated()
方法可以标记出具有相同列值的行。该方法返回一个布尔类型的Series,表示每一行是否是重复的。默认情况下,它会将第一个出现的行标记为False,后续出现的行标记为True。
然后,可以使用groupby()
方法将具有相同列值的行分组。通过指定要分组的列名,可以将数据帧按照该列的值进行分组。
最后,可以使用get_group()
方法获取每个分组的行。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
'C': [True, False, True, False, True, False]}
df = pd.DataFrame(data)
# 标记重复行
duplicates = df.duplicated()
# 分组并获取每个分组的行
groups = df.groupby(['A', 'B'])
for name, group in groups:
print(f"Group: {name}")
print(group)
输出结果如下:
Group: (1, 'a')
A B C
0 1 a True
3 1 a False
Group: (2, 'b')
A B C
1 2 b False
4 2 b True
Group: (3, 'c')
A B C
2 3 c True
5 3 c False
在这个示例中,我们创建了一个包含'A'、'B'和'C'列的数据帧。然后,我们使用duplicated()
方法标记了具有相同列值的行,并使用groupby()
方法将数据帧按照'A'和'B'列的值进行分组。最后,我们使用get_group()
方法获取每个分组的行,并打印出来。
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