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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 DataFramedf = 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 twopandas 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 = 0for i in users_info['user_id'].duplicated(): if i == True: count = count + 1count 【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 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51zixue.net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51zixue.net！
pandas 按日期范围筛选数据的实现
python 统计list中各个元素出现的次数的几种方法 |
