如何打印表格中的重复行？

在某些情况下，我们需要打印表格中的重复行以便于数据分析。本篇文章将介绍如何通过编写Python代码打印表格中的重复行。

步骤

1. 导入pandas模块

import pandas as pd

2. 定义表格

我们可以定义一个包含数据的表格，这里用一个包含重复行的表格作为示例：

data = {'Name': ['John', 'Sam', 'John', 'Mary', 'Sam'], 'Age': [28, 32, 28, 21, 34], 'City': ['New York', 'Chicago', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Seattle']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

表格的输出如下：

   Name  Age           City
0  John   28       New York
1   Sam   32        Chicago
2  John   28  San Francisco
3  Mary   21    Los Angeles
4   Sam   34        Seattle

3. 打印重复行

为了打印表格中的重复行，我们需要使用duplicated函数。该函数会返回一个布尔型的序列，用于判断每一行是否为重复行。我们可以将该序列作为过滤器用于过滤出重复行，然后打印出来。

duplicated_rows = df[df.duplicated()]
print(duplicated_rows)

输出结果如下：

   Name  Age           City
2  John   28  San Francisco
4   Sam   34        Seattle

结论

通过上述操作，我们成功地打印出了表格中的重复行。这样的操作不仅使数据分析更加高效，还可以帮助我们找出数据中潜在的问题，提供更好的业务参考。

返回的代码片段

# 如何打印表格中的重复行？

在某些情况下，我们需要打印表格中的重复行以便于数据分析。本篇文章将介绍如何通过编写Python代码打印表格中的重复行。

## 步骤

1. 导入`pandas`模块

```python
import pandas as pd
```

2. 定义表格

我们可以定义一个包含数据的表格，这里用一个包含重复行的表格作为示例：

```python
data = {'Name': ['John', 'Sam', 'John', 'Mary', 'Sam'], 'Age': [28, 32, 28, 21, 34], 'City': ['New York', 'Chicago', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Seattle']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

表格的输出如下：

```
   Name  Age           City
0  John   28       New York
1   Sam   32        Chicago
2  John   28  San Francisco
3  Mary   21    Los Angeles
4   Sam   34        Seattle
```

3. 打印重复行

为了打印表格中的重复行，我们需要使用`duplicated`函数。该函数会返回一个布尔型的序列，用于判断每一行是否为重复行。我们可以将该序列作为过滤器用于过滤出重复行，然后打印出来。

```python
duplicated_rows = df[df.duplicated()]
print(duplicated_rows)
```

输出结果如下：

```
   Name  Age           City
2  John   28  San Francisco
4   Sam   34        Seattle
```

## 结论

通过上述操作，我们成功地打印出了表格中的重复行。这样的操作不仅使数据分析更加高效，还可以帮助我们找出数据中潜在的问题，提供更好的业务参考。

```python
import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Sam', 'John', 'Mary', 'Sam'], 'Age': [28, 32, 28, 21, 34], 'City': ['New York', 'Chicago', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Seattle']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

duplicated_rows = df[df.duplicated()]
print(duplicated_rows)
```