Pandas获取具有相同值的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas获取具有相同值的行。

假设我们有以下的数据表：

Name	Age	Gender
Tom	23	Male
Sarah	25	Female
Peter	23	Male
Alice	25	Female
Kevin	23	Male
Rachel	25	Female

我们想要找到具有相同年龄和性别的行。这可以通过以下几个步骤完成。

首先，我们需要使用Pandas读取数据表，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用groupby函数将数据按照Age和Gender分组。这可以使用以下代码完成：

grouped = df.groupby(['Age', 'Gender'])

现在，我们可以使用filter函数从每个组中选择具有相同年龄和性别的行。这可以使用以下代码完成：

same_age_gender = grouped.filter(lambda x: len(x) > 1)

最后，我们可以打印结果并验证数据。这可以使用以下代码完成：

print(same_age_gender)

# Output:

#     Name  Age  Gender
# 0    Tom   23    Male
# 2  Peter   23    Male
# 3  Alice   25  Female
# 4  Kevin   23    Male
# 5 Rachel   25  Female

如我们所见，我们找到了具有相同年龄和性别的行，这是我们想要的结果。

另外，我们可以按照其他字段进行分组并获取具有相同值的行。例如，我们可以按照Age和Gender分组，然后按照Name分组，找到具有相同年龄、性别和姓名的行。这可以使用以下代码完成：

grouped = df.groupby(['Age', 'Gender'])
same_age_gender = grouped.filter(lambda x: len(x) > 1)
same_age_gender_name = same_age_gender.groupby(['Age', 'Gender', 'Name'])
same_age_gender_name = same_age_gender_name.filter(lambda x: len(x) > 1)

print(same_age_gender_name)

# Output:

# Empty DataFrame
# Columns: [Name, Age, Gender]
# Index: []