返回第一次出现的重复 pandas - Python

在数据处理过程中，我们常常需要检查数据中的重复值，以保证结果准确性。在 Pandas 中，我们可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法来检查和去除重复值。

然而，如果我们需要找到数据中第一次出现的重复值，该怎么办呢？下面是一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Eva', 'Frank', 'George', 'Alice', 'Ivy'],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   id     name  value
0   1    Alice     10
1   2      Bob     20
2   3  Charlie     30
3   4    David     40
4   5    Alice     50
5   6      Eva     60
6   7    Frank     70
7   8   George     80
8   9    Alice     90
9  10      Ivy    100

我们可以使用 duplicated() 方法来查找重复值：

duplicates = df.duplicated(subset='name', keep='first')
print(duplicates)

输出结果为：

0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
6    False
7    False
8     True
9    False
dtype: bool

其中，subset 参数指定需要比较的列名，keep 参数指定保留哪个重复值，first 表示保留第一个出现的重复值。

可以看到，我们成功找到了重复值。接下来，我们需要找到每个重复值第一次出现的索引。我们可以使用 duplicates 生成一个布尔值索引，然后使用 idxmax() 方法找到第一个为 True 的索引：

first_duplicates = duplicates[duplicates == True].index[0]
print(first_duplicates)

输出结果为：

4

最后，我们可以使用 loc 方法找到第一次出现的重复值的完整行：

print(df.loc[first_duplicates])

输出结果为：

id           5
name     Alice
value       50
Name: 4, dtype: object

完整代码如下：

import pandas as pd

# 示例数据集
data = {
    'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Eva', 'Frank', 'George', 'Alice', 'Ivy'],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 查找重复值
duplicates = df.duplicated(subset='name', keep='first')

# 查找第一次出现的索引
first_duplicates = duplicates[duplicates == True].index[0]

# 找到第一次出现的重复值的完整行
print(df.loc[first_duplicates])

输出结果为：

id           5
name     Alice
value       50
Name: 4, dtype: object

以上就是如何在 Pandas 中找到数据中第一次出现的重复值的方法。