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

根据行中的值是否重新出现在dataframe中,在pandas dataframe中创建新列

在pandas dataframe中,可以使用duplicated()函数来判断行中的值是否重新出现在dataframe中,并根据结果创建新列。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个示例的dataframe:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用duplicated()函数判断行中的值是否重新出现,并创建新列:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
df['IsDuplicated'] = df.duplicated()

这样,新的列IsDuplicated将会被添加到dataframe中,其中值为True表示该行的值在dataframe中已经出现过,值为False表示该行的值在dataframe中是首次出现。

示例结果如下:

代码语言:txt
复制
   A  B  IsDuplicated
0  1  1         False
1  2  2         False
2  3  3         False
3  4  4         False
4  5  5         False

这个功能在数据清洗和数据分析中非常有用,可以帮助我们识别和处理重复的数据。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pythonpandasDataFrame操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...6所第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所第3-5(不包括5) Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所第2并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟名列名混着用...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.4K30
  • Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个 NumPy 数组。...本段代码,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...结果是一个 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

    13600

    用过Excel,就会获取pandas数据框架

    Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...Python,数据存储计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以pandas获取。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用交集。...图9 要获得第2和第4,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三数据框架。

    19.1K60

    Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

    对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...columns和index为指定索引,并按照顺序排列 举例:用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...索引,会创建一个对象,如果某个索引值当前不存在,就引入缺失。...举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组特殊情况下比较便利...举例:判断city是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut

    5.9K20

    Python 数据处理:Pandas使用

    作为del例子,先添加一个布尔,state是否为'Ohio': import pandas as pd data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio',...计算并集 isin 计算一个指示各是否都包含在参数集合布尔型数组 delete 删除索引i处元素,并得到Index drop 删除传入,并得到Index insert 将元素插入到索引...---- 2.基本功能 2.1 重新索引 Pandas对象一个重要方法是reindex,其作用是创建一个对象,它数据符合索引。...下表对DataFrame进行了总结: 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组;特殊情况下比较便利:布尔型数组(过滤)、切片(切片)、或布尔型DataFrame根据条件设置...时,你可能希望根据一个或多个进行排序。

    22.7K10

    Pandas必会方法汇总,建议收藏!

    对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...columns和index为指定索引,并按照顺序排列 举例:用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006..., limit, copy ) 改变、重排Series和DataFrame索引,会创建一个对象,如果某个索引值当前不存在,就引入缺失。...举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组特殊情况下比较便利...举例:判断city是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut

    4.8K40

    Pandas Sort:你 Python 数据排序指南

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,都带有标记轴。您可以按以及索引对 DataFrame 进行排序。...通常,您希望通过一或多DataFrame 行进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08DataFrame 行进行排序结果。...与 using 不同之处.sort_values()在于您是根据索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些DataFrame 索引在上图中以蓝色标出。...单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序 DataFrame。...按升序按索引排序 您可以根据索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按排序会重新排序 DataFrame ,因此索引变得杂乱无章。

    14.2K00

    猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    若未指定数据类型,pandas根据传入数据自动推断数据类型。 使用pandasSeries数据结构时,可通过pandas点Series调用。...重新索引是重新为原对象设定索引,以构建一个符合索引对象。...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能,该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象索引设置数据:若该索引存在于对象,则其对应数据设为原数据,否则填充为缺失...使用[]访问数据 变量[索引] 需要说明是,若变量是一个Series类对象,则会根据索引获取该对象对应单个数据;若变量是一个DataFrame类对象,使用“[索引]”访问数据时会将索引视为索引...变量.at[索引, 索引] 变量.iat[索引, 索引] 以上方式,"at[索引, 索引]"索引必须为自定义标签索引,"iat[索引, 索引]"索引必须为自动生成整数索引

    14K20

    python对100G以上数据进行排序,都有什么好方法呢

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,都带有标记轴。您可以按以及索引对 DataFrame 进行排序。...通常,您希望通过一或多DataFrame 行进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08DataFrame 行进行排序结果。...与 using 不同之处.sort_values()在于您是根据索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些DataFrame 索引在上图中以蓝色标出。...单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序 DataFrame。...按升序按索引排序 您可以根据索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按排序会重新排序 DataFrame ,因此索引变得杂乱无章。

    10K30

    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas

    (2)创建Series a、通过series来创建 Series字符串表现形式为:索引左边,右边。...也可以创建Series时候为直接创建索引。 b、通过字典形式来创建Series。 (3)获取Series 通过索引方式选取Series单个或一组。...(3)获取DataFrame) 通过查找columns获取对应。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应。 (4)对进行赋值处理。 对某一可以赋一个标量值也可以是一组。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象一个方法就是重新索引(reindex),其作用是创建一个索引,pandas对象将按这个索引进行排序。对于不存在索引,引入缺失。...也可以按columns()进行重新索引,对于不存在列名称,将被填充空。 对于不存在索引带来缺失,也可以重新索引时使用fill_value给缺失填充指定

    6.4K80

    【如何在 Pandas DataFrame 插入一

    为什么要解决Pandas DataFrame插入一问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由组成,类似于Excel表格。...解决DataFrame插入一问题是学习和使用Pandas必要步骤,也是提高数据处理和分析能力关键所在。 Pandas DataFrame 插入一个。...第一是 0。 **column:赋予名称。 value:**数组。 **allow_duplicates:**是否允许列名匹配现有列名。默认为假。...在这个例子,我们使用numpywhere函数,根据分数条件判断,’Grade’插入相应等级。...总结: Pandas DataFrame插入一是数据处理和分析重要操作之一。通过本文介绍,我们学会了使用PandasDataFrame插入

    72910

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas删除一后,会重新标记所有后续?对于数字标签,答案就有点复杂了。...Pandas没有像关系型数据库那样 "唯一约束"(该功能[4]仍在试验),但它有一些函数来检查索引是否唯一,并以各种方式删除重复。 有时,但一索引不足以唯一地识别某行。...Pandas,它被称为MultiIndex(第4部分),索引内每一都被称为level。 索引另一个重要特性是它是不可改变。与DataFrame普通相比,你不能就地修改它。...索引任何变化都涉及到从旧索引获取数据,改变它,并将数据作为一个索引重新连接起来。...大多数Pandas函数都会忽略缺失: 更高级函数(median, rank, quantile等)也是如此。 算术操作是根据索引来调整索引存在非唯一情况下,其结果是不一致

    28620

    如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

    t 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 通过观测数据插入,我们可以将上面展示观测位置下移一格,由于并没有数据...(1) print(df) 运行代码,我们原有数据集基础上得到了两数据,第一为原始观测,第二为下移后得到。...shift操作也可以接受负整数作为输入,这样效果是末尾插入来提取观测结果。...在这种问题中,我们一个时间序列不是仅有一组观测而是有多组观测(如温度和大气压)。此时时间序列变量需要整体前移或者后移来创建多元输入序列和输出序列。我们稍后将讨论这个问题。...该函数返回一个: return:为监督学习重组得到Pandas DataFrame序列。 数据集将被构造为DataFrame,每一根据变量编号以及该左移或右移步长来命名。

    24.8K2110
    领券