\'isin\' 및 \'sort_values\'를 사용하여 Pandas DataFrame에서 모든 중복 항목을 찾는 방법은 무엇입니까?

'isin' 및 'sort_values'를 사용하여 Pandas DataFrame의 모든 중복 항목 나열

이 문서에서는 문제를 해결하겠습니다. 내보내기 오류가 있을 수 있는 항목 목록 내에서 모든 중복 항목을 찾는 것입니다. 우리의 목표는 수동 비교 및 ​​문제 해결을 위해 이러한 중복 항목의 전체 목록을 검색하는 것입니다.

Pandas의 'duplicated' 메서드는 기본적으로 중복 값의 첫 번째 인스턴스만 반환합니다. 그러나 'isin'과 'sort_values'의 조합을 사용하면 중복된 ID와 관련된 모든 행을 표시할 수 있습니다.

<code class="python"># Import the pandas library
import pandas as pd

# Read the data from the CSV file
df = pd.read_csv('dup.csv')

# Extract the 'ID' column
ids = df['ID']

# Use 'isin' to filter for rows where the 'ID' matches any of the duplicate IDs
df[ids.isin(ids[ids.duplicated()])].sort_values('ID')</code>

이 방법은 'ID' 열에 다음 중 하나가 포함된 DataFrame의 모든 행을 나열합니다. 중복으로 표시된 ID. 출력에서는 중복 행을 제거하여 각 중복 ID가 한 번만 나타나도록 합니다.

대체 방법: 'groupby' 및 'concat'을 사용하여 ID별로 그룹화

대체 접근 방식 DataFrame을 'ID'로 그룹화한 다음 두 개 이상의 행으로 그룹을 연결하는 작업이 포함됩니다.

<code class="python"># Group the DataFrame by 'ID'
groups = df.groupby('ID')

# Identify groups with more than one row
large_groups = [group for _, group in groups if len(group) > 1]

# Concatenate the large groups
pd.concat(large_groups)</code>

이 방법은 모든 중복 항목을 검색하고 다시 각 중복 그룹 내의 중복 항목을 제외합니다. 기본적으로 'concat' 기능은 중복 그룹을 수직으로 추가합니다.

위 내용은 \'isin\' 및 \'sort_values\'를 사용하여 Pandas DataFrame에서 모든 중복 항목을 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!