这篇文章主要介绍了pandas统计重复值次数的方法实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
本文主要介绍了pandas统计重复值次数的方法实现，分享给大家，具体如下：
from pandas import DataFrame df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'], 'key2':['one','two','one','two','one','one'], 'data1':[1,2,3,2,1,1], # 'data2':np.random.randn(5) }) # 打印数据框 print(df) # data1 key1 key2 # 0 1 a one # 1 2 a two # 2 3 b one # 3 2 b two # 4 1 a one # 5 1 a one # 重复项 print(df[df.duplicated()]) # data1 key1 key2 # 4 1 a one # 5 1 a one # 统计重复值 dup=df[df.duplicated()].count() print(dup) # 最后两项重复 # data1 2 # key1 2 # key2 2 # 去除重复项 nodup=df[-df.duplicated()] print(nodup) # data1 key1 key2 # 0 1 a one # 1 2 a two # 2 3 b one # 3 2 b two
pandas 中 dataframe 重复元素个数的获取
方法有二：
1. 在调用duplicated方法后，非重复的元素会被标记为False，而重复的元素会被标记为True
count = 0 for i in users_info['user_id'].duplicated(): if i == True: count = count + 1 count
【注1】user来源gaodai#ma#com搞*代#码网s_info为一个dataframe框，user_id为其中一列
【注2】duplicated( )方法只会把重复的元素标记为True,而不会标记被重复的元素
2.这行代码的速度更快，drop_duplicates([‘user_id’])方法为删除user_id列中相同的元素
users_info.shape[0] - users_info.drop_duplicates(['user_id']).shape[0]
【注】shape[0] 为获取行数
到此这篇关于pandas统计重复值次数的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas统计重复值次数内容请搜索gaodaima搞代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持gaodaima搞代码网！
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