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我有一份可能存在导出问题的元素 list 。我想获取重复项目的列表,以便手动比较它们。当我尝试使用 pandas duplicated method 时,它只返回第一个副本。有没有办法获取所有重复项,而不仅仅是第一个?
我的数据集的一小部分如下所示:
ID,ENROLLMENT_DATE,TRAINER_MANAGING,TRAINER_OPERATOR,FIRST_VISIT_DATE
1536D,12-Feb-12,"06DA1B3-Lebanon NH",,15-Feb-12
F15D,18-May-12,"06405B2-Lebanon NH",,25-Jul-12
8096,8-Aug-12,"0643D38-Hanover NH","0643D38-Hanover NH",25-Jun-12
A036,1-Apr-12,"06CB8CF-Hanover NH","06CB8CF-Hanover NH",9-Aug-12
8944,19-Feb-12,"06D26AD-Hanover NH",,4-Feb-12
1004E,8-Jun-12,"06388B2-Lebanon NH",,24-Dec-11
11795,3-Jul-12,"0649597-White River VT","0649597-White River VT",30-Mar-12
30D7,11-Nov-12,"06D95A3-Hanover NH","06D95A3-Hanover NH",30-Nov-11
3AE2,21-Feb-12,"06405B2-Lebanon NH",,26-Oct-12
B0FE,17-Feb-12,"06D1B9D-Hartland VT",,16-Feb-12
127A1,11-Dec-11,"064456E-Hanover NH","064456E-Hanover NH",11-Nov-12
161FF,20-Feb-12,"0643D38-Hanover NH","0643D38-Hanover NH",3-Jul-12
A036,30-Nov-11,"063B208-Randolph VT","063B208-Randolph VT",
475B,25-Sep-12,"06D26AD-Hanover NH",,5-Nov-12
151A3,7-Mar-12,"06388B2-Lebanon NH",,16-Nov-12
CA62,3-Jan-12,,,
D31B,18-Dec-11,"06405B2-Lebanon NH",,9-Jan-12
20F5,8-Jul-12,"0669C50-Randolph VT",,3-Feb-12
8096,19-Dec-11,"0649597-White River VT","0649597-White River VT",9-Apr-12
14E48,1-Aug-12,"06D3206-Hanover NH",,
177F8,20-Aug-12,"063B208-Randolph VT","063B208-Randolph VT",5-May-12
553E,11-Oct-12,"06D95A3-Hanover NH","06D95A3-Hanover NH",8-Mar-12
12D5F,18-Jul-12,"0649597-White River VT","0649597-White River VT",2-Nov-12
C6DC,13-Apr-12,"06388B2-Lebanon NH",,
11795,27-Feb-12,"0643D38-Hanover NH","0643D38-Hanover NH",19-Jun-12
17B43,11-Aug-12,,,22-Oct-12
A036,11-Aug-12,"06D3206-Hanover NH",,19-Jun-12
我的代码目前看起来像这样:
df_bigdata_duplicates = df_bigdata[df_bigdata.duplicated(cols='ID')]
有几个重复的项目。但是,当我使用上面的代码时,我只得到第一项。在 API 引用中,我看到了如何获得最后一项,但我想拥有所有这些,这样我就可以直观地检查它们以了解为什么会出现差异。所以,在这个例子中,我想获取所有三个 A036 条目和 11795 条目以及任何其他重复的条目,而不是第一个。非常感谢任何帮助。
最佳答案
方法 #1:打印 ID 为重复 ID 之一的所有行:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv("dup.csv")
>>> ids = df["ID"]
>>> df[ids.isin(ids[ids.duplicated()])].sort_values("ID")
ID ENROLLMENT_DATE TRAINER_MANAGING TRAINER_OPERATOR FIRST_VISIT_DATE
24 11795 27-Feb-12 0643D38-Hanover NH 0643D38-Hanover NH 19-Jun-12
6 11795 3-Jul-12 0649597-White River VT 0649597-White River VT 30-Mar-12
18 8096 19-Dec-11 0649597-White River VT 0649597-White River VT 9-Apr-12
2 8096 8-Aug-12 0643D38-Hanover NH 0643D38-Hanover NH 25-Jun-12
12 A036 30-Nov-11 063B208-Randolph VT 063B208-Randolph VT NaN
3 A036 1-Apr-12 06CB8CF-Hanover NH 06CB8CF-Hanover NH 9-Aug-12
26 A036 11-Aug-12 06D3206-Hanover NH NaN 19-Jun-12
但我想不出一个很好的方法来防止重复 ids
这么多次。我更喜欢方法 #2:ID 上的 groupby
。
>>> pd.concat(g for _, g in df.groupby("ID") if len(g) > 1)
ID ENROLLMENT_DATE TRAINER_MANAGING TRAINER_OPERATOR FIRST_VISIT_DATE
6 11795 3-Jul-12 0649597-White River VT 0649597-White River VT 30-Mar-12
24 11795 27-Feb-12 0643D38-Hanover NH 0643D38-Hanover NH 19-Jun-12
2 8096 8-Aug-12 0643D38-Hanover NH 0643D38-Hanover NH 25-Jun-12
18 8096 19-Dec-11 0649597-White River VT 0649597-White River VT 9-Apr-12
3 A036 1-Apr-12 06CB8CF-Hanover NH 06CB8CF-Hanover NH 9-Aug-12
12 A036 30-Nov-11 063B208-Randolph VT 063B208-Randolph VT NaN
26 A036 11-Aug-12 06D3206-Hanover NH NaN 19-Jun-12
关于python - 如何在 python 中使用 pandas 获取所有重复项的列表?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14657241/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!