取得Pandas 中所有重複項目的清單
在pandas 中,duplicated 方法可用於基於資料集識別重複行在指定的列上。但是,預設情況下,它僅傳回每個重複項的第一次出現。要獲得完整的列表,請考慮以下方法:
方法#1:使用isin 方法進行過濾
此方法涉及兩個步驟:
-
使用以下方法從重複行中提取唯一ID:
<code class="python">ids = df[df.duplicated(cols='ID')]['ID']</code>
-
利用isin 方法過濾ID 與任何重複ID 匹配的所有行:
<code class="python">df[ids.isin(ids[ids.duplicated()])].sort_values("ID")</code>
方法#2:使用groupby 進行分組
此方法使用groupby 操作按ID 列對行進行分組並過濾掉包含多行的分組:
<code class="python">pd.concat(g for _, g in df.groupby("ID") if len(g) > 1)</code>
透過使用這些方法,您可以有效地檢索pandas DataFrame 中重複項的完整清單。
以上是如何取得 Pandas DataFrame 中重複項的完整清單?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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