主题：Python | 熊猫 Dataframe.duplicated()

介绍

在使用 Python 进行数据分析和处理时，熊猫（Pandas）是一个非常常用且功能强大的库。Pandas 提供了很多用于操作数据的方法和函数。其中之一是 DataFrame.duplicated() 方法，它可以用于检查和标记数据框中重复的行。

在数据分析中，经常需要处理大规模的数据集。这些数据集可能包含重复的行，也可能缺少唯一标识的行。DataFrame.duplicated() 方法可以解决这些问题，帮助程序员快速找到重复的行，并根据需要进行处理。

语法

DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')

参数

• subset（可选）：用于指定列名或者列名列表，表示只在指定的列中查找重复行。默认值为 None，表示在所有列中查找重复行。
• keep（可选）：用于指定保留重复行的第一个或最后一个实例。默认值为 'first'，表示保留第一个实例；'last' 表示保留最后一个实例；False 表示不保留任何实例。

返回值

返回一个布尔型的 Series，表示每一行是否为重复的行。如果某一行是重复的，则对应的值为 True，否则为 False。

示例

假设我们有以下的数据框：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12, 13]}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用 duplicated() 方法来查找重复的行，然后将结果存储在一个新的列中：

df['is_duplicate'] = df.duplicated()

输出结果如下：

   A  B   C  is_duplicate
0  1  5   9         False
1  2  6  10         False
2  2  6  11          True
3  3  7  12         False
4  4  8  13         False

结论

DataFrame.duplicated() 方法是一个非常有用的方法，在处理大规模的数据集时能快速找出重复的行，并对其进行处理。通过使用该方法，程序员可以节省大量时间和精力。务必熟悉其参数和返回值，以便在实际应用中灵活运用。