Pandas 在 DataFrame 中查找重复行的索引

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在数据帧(DataFrame)中查找重复行的索引。

当我们处理大量数据时，数据中可能会存在重复行。这些重复行可能是输入错误、数据传输错误或其他原因导致的。但是，这些重复行可以干扰我们的分析和模型建立，并降低我们的分析效率。因此，我们需要找到这些重复行并进行调整或删除。下面我们将介绍如何使用 Pandas 查找重复行的索引。

阅读更多：Pandas 教程

什么是 DataFrame？

在讲述如何查找 DataFrame 中的重复行之前，我们首先需要了解什么是 DataFrame。DataFrame 是 Pandas 模块中用于存储和处理表格型数据的一种数据结构，类似于关系数据库中的表。DataFrame 可以包括多个数据类型并且可以具有行和列标签。例如，下面的代码演示如何创建一个包含名称、年龄和性别的 DataFrame。

import pandas as pd

data = {"name": ["Tom", "Jerry", "Alice", "Tom"],
        "age": [20, 30, 25, 20],
        "sex": ["male", "male", "female", "male"]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

此代码将输出以下结果：

查找重复行的索引

Pandas 提供了一些有用的函数来查找 DataFrame 中的重复行的索引。其中，最常见的函数是 duplicated() 和 drop_duplicates()。

duplicated()

duplicated() 函数返回一个布尔型的 DataFrame，其中在之前出现过的行被标记为 True。该函数的参数 keep 可以控制哪些行被认为是重复的。如果将 keep 参数设置为 first，则除了第一次出现的行外所有行都被认为是重复的。如果将 keep 参数设置为 last，则除了最后一次出现的行外所有行都被认为是重复的。如果将 keep 参数设置为 False，则所有出现过的行都被认为是重复的。

例如，在上面的示例中，我们可以使用以下代码查找重复的行：

duplicated_rows = df.duplicated()

此代码将返回以下布尔型 DataFrame：

可以看到，第 3 行被标记为 True，这意味着它与第 1 行是重复的。

drop_duplicates()

drop_duplicates() 函数返回一个新的 DataFrame，其中重复的行被删除。该函数的参数 keep 与 duplicated() 函数的 keep 参数相同。如果将 keep 参数设置为 first，那么除了第一次出现的行外，所有的行都被删除。如果将 keep 参数设置为 last，那么除了最后一次出现的行外，所有的行都被删除。如果将 keep 参数设置为 False，则所有出现过的行都被删除。

例如，在上面的示例中，我们可以使用以下代码删除重复的行：

no_duplicate_df = df.drop_duplicates()

此代码将返回一个新的 DataFrame，其中重复的行已被删除：

查找重复行的索引

如果我们需要查找重复行的索引，可以使用 duplicated() 函数的 keep=False 参数。例如，在上面的示例中，我们可以使用以下代码查找重复的行的索引：

duplicate_index = df[df.duplicated(keep=False)].index

此代码将返回包含重复行的索引的数组：

Int64Index([0, 3], dtype='int64')

可以看到，返回的数组包含了第 1 行和第 4 行的索引，这些行都是重复行。

删除重复行

如果我们需要删除重复行，可以使用 drop_duplicates() 函数。例如，在上面的示例中，我们可以使用以下代码删除重复的行：

no_duplicate_df = df.drop_duplicates(keep=False)

此代码将返回一个新的 DataFrame，其中所有重复的行都已被删除：

需要注意的是，如果使用 drop_duplicates() 函数删除了重复行，需要重新设置索引。可以使用 reset_index() 函数来完成这个操作：

no_duplicate_df = no_duplicate_df.reset_index(drop=True)

此代码将删除之前的索引并为 DataFrame 设置新的索引。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 在 DataFrame 中查找重复行的索引和如何删除重复行。duplicated() 函数可以帮助我们查找重复的行，drop_duplicates() 函数可以删除重复的行。在删除重复行之后，需要使用 reset_index() 函数重新设置索引。处理重复行可以帮助我们更好地理解和分析数据并提高模型性能。