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：
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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
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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
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count = 0
for i in users_info['user_id'].duplicated():
if i == True:
count = count + 1
count
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【注1】users_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
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users_info.shape[0] - users_info.drop_duplicates(['user_id']).shape[0]
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【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服务器之家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服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35203425/article/details/80830911