pandas -获取重复行的计数(跨多列匹配)

pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据分析功能。对于获取重复行的计数，可以使用pandas的duplicated()和groupby()方法来实现。

首先，使用duplicated()方法可以判断DataFrame中的每一行是否为重复行。该方法返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否为重复行。可以通过设置参数subset来指定需要进行重复行判断的列。

接下来，可以使用groupby()方法对重复行进行分组，并使用count()方法计算每个分组的数量。最后，可以使用sort_values()方法按照数量进行排序，以便找到重复行数量最多的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断重复行
is_duplicate = df.duplicated(subset=['A', 'B', 'C'])

# 分组并计数
duplicate_count = df[is_duplicate].groupby(['A', 'B', 'C']).size()

# 按数量排序
duplicate_count = duplicate_count.sort_values(ascending=False)

print(duplicate_count)

在上述示例中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'三列的DataFrame，并使用duplicated()方法判断重复行。然后，使用groupby()方法对重复行进行分组，并使用size()方法计算每个分组的数量。最后，使用sort_values()方法按照数量进行排序，并打印结果。

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