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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Pandas统计重复的列里面的值方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
pandas 。
代码如下
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
salaries
=
pd.DataFrame({
'name'
: [
'BOSS'
,
'Lilei'
,
'Lilei'
,
'Han'
,
'BOSS'
,
'BOSS'
,
'Han'
,
'BOSS'
],
'Year'
: [
2016
,
2016
,
2016
,
2016
,
2017
,
2017
,
2017
,
2017
],
'Salary'
: [
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
],
'Bonus'
: [
2
,
2
,
2
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
})
print
(salaries)
print
(salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'first'
))
print
(salaries[salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'first'
)].index)
print
(salaries[salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'first'
)])
print
(salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'last'
))
print
(salaries[salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'last'
)].index)
print
(salaries[salaries[
'Bonus'
].duplicated(keep
=
'last'
)])
|
输出如下:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
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18
19
20
21
22
23
24
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28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
|
Bonus Salary Year name
0
2
1
2016
BOSS
1
2
2
2016
Lilei
2
2
3
2016
Lilei
3
2
4
2016
Han
4
3
5
2017
BOSS
5
4
6
2017
BOSS
6
5
7
2017
Han
7
6
8
2017
BOSS
0
False
1
True
2
True
3
True
4
False
5
False
6
False
7
False
Name: Bonus, dtype:
bool
Int64Index([
1
,
2
,
3
], dtype
=
'int64'
)
Bonus Salary Year name
1
2
2
2016
Lilei
2
2
3
2016
Lilei
3
2
4
2016
Han
0
True
1
True
2
True
3
False
4
False
5
False
6
False
7
False
Name: Bonus, dtype:
bool
Int64Index([
0
,
1
,
2
], dtype
=
'int64'
)
Bonus Salary Year name
0
2
1
2016
BOSS
1
2
2
2016
Lilei
2
2
3
2016
Lilei
|
非pandas 。
对于如nunpy中的这些操作主要如下
假设有数组 。
a = np.array([1, 2, 1, 3, 3, 3, 0]) 。
想找出 [1 3] 。
则有 。
|
1
2
3
4
5
|
方法
1
m
=
np.zeros_like(a, dtype
=
bool
)
m[np.unique(a, return_index
=
True
)[
1
]]
=
True
a[~m]
|
|
1
2
3
|
方法
2
a[~np.in1d(np.arange(
len
(a)), np.unique(a, return_index
=
True
)[
1
], assume_unique
=
True
)]
|
|
1
2
3
|
方法
3
np.setxor1d(a, np.unique(a), assume_unique
=
True
)
|
|
1
2
3
4
|
方法
4
u, i
=
np.unique(a, return_inverse
=
True
)
u[np.bincount(i) >
1
]
|
|
1
2
3
4
|
方法
5
s
=
np.sort(a, axis
=
None
)
s[:
-
1
][s[
1
:]
=
=
s[:
-
1
]]
|
参考：https://stackoverflow.com/questions/11528078/determining-duplicate-values-in-an-array 。
以上这篇Pandas统计重复的列里面的值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/hguo11/article/details/82556171 。
最后此篇关于Pandas统计重复的列里面的值方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Pandas统计重复的列里面的值方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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