programming python

Làm cách nào để kiểm tra xem có trùng lặp trong cột python không?

Pandas Hàm 


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
8 được sử dụng để lấy/tìm/chọn danh sách tất cả các hàng trùng lặp [tất cả hoặc các cột được chọn] từ pandas. Hàng trùng lặp có nghĩa là có nhiều hàng trên tất cả các cột. Sử dụng phương pháp này, bạn có thể nhận được các hàng trùng lặp trên nhiều cột hoặc tất cả các cột đã chọn. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích những điều này với một số ví dụ

1. Ví dụ nhanh về Lấy danh sách tất cả các mục trùng lặp

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách lấy danh sách tất cả các hàng trùng lặp trong DataFrame của gấu trúc


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]

Bây giờ, hãy tạo một DataFrame với một vài hàng trùng lặp trên tất cả các cột. Khung dữ liệu của chúng tôi chứa các tên cột 


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
9, 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
0, 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
1 và 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
2


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]

Sản lượng dưới sản lượng


   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000

2. Chọn các hàng trùng lặp dựa trên tất cả các cột

Bạn có thể sử dụng 


   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
3 mà không cần bất kỳ đối số nào để nhận các hàng có cùng giá trị trên tất cả các cột. Nó nhận các giá trị mặc định là 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
4 và 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
5. Ví dụ dưới đây trả về hai hàng vì đây là các hàng trùng lặp trong DataFrame của chúng tôi


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
1

Sản lượng dưới sản lượng


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
2

Bạn có thể đặt 


   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
6 trong chức năng trùng lặp để nhận tất cả các mục trùng lặp mà không loại bỏ các hàng trùng lặp


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
4

Sản lượng dưới sản lượng


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
5

3. Nhận danh sách các hàng cuối cùng trùng lặp dựa trên tất cả các cột

Bạn muốn chọn tất cả các hàng trùng lặp ngoại trừ lần xuất hiện cuối cùng của chúng, chúng ta phải truyền đối số 


   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
7 là 

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
8. Ví dụ,

   Courses    Fee Duration  Discount
0    Spark  20000   30days      1000
1  PySpark  25000   40days      2300
2   Python  22000   35days      1200
3   pandas  30000   50days      2000
4   Python  22000   40days      2300
5    Spark  20000   30days      1000
6   pandas  30000   50days      2000
9


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
9

Sản lượng dưới sản lượng


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
0

4. Nhận danh sách các hàng trùng lặp bằng các cột đơn

Bạn muốn chọn các hàng trùng lặp dựa trên các cột đơn lẻ, sau đó chuyển tên cột làm đối số


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
1

Sản lượng dưới sản lượng


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
0

5. Nhận danh sách các hàng trùng lặp bằng nhiều cột

Để nhận/tìm các hàng trùng lặp trên cơ sở nhiều cột, hãy chỉ định tất cả các tên cột dưới dạng danh sách


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
1

Sản lượng dưới sản lượng


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
2

6. Nhận danh sách các hàng trùng lặp bằng cách sử dụng các giá trị sắp xếp

Hãy xem cách sắp xếp kết quả của phương thức Duplicate[]. Bạn có thể sắp xếp pandas DataFrame theo một hoặc nhiều [một hoặc nhiều] cột bằng phương pháp 


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
10


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
3

Sản lượng dưới sản lượng


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
4

Thay vào đó, bạn có thể sử dụng 


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
11 để sắp xếp sau bộ lọc trùng lặp


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
5

Sản lượng dưới sản lượng


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
6

7. Hoàn thành ví dụ để lấy danh sách tất cả các mục trùng lặp


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas","Python","Spark","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000,22000,20000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days','40days','30days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000,2300,1000,2000]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
7

Sự kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách lấy/chọn danh sách tất cả các hàng trùng lặp [tất cả hoặc nhiều cột] bằng phương pháp pandas DataFrame 


# Below are quick example
# Select duplicate rows except first occurrence based on all columns
df2 = df[df.duplicated[]]

# Select duplicate row based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep=False]]

# Get duplicate last rows based on all columns
df2 = df[df.duplicated[keep = 'last']]

# Get list Of duplicate rows using single columns
df2 = df[df['Courses'].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on 'Courses' column
df2 = df[df.duplicated['Courses']]

# Get list Of duplicate rows using multiple columns
df2 = df[df[['Courses', 'Fee','Duration']].duplicated[] == True]

# Get list of duplicate rows based on list of column names
df2 = df[df.duplicated[['Courses','Fee','Duration']]]
12 với các ví dụ

Bài Viết Liên Quan

2023 MLB season changes
Javascript lấy tên thiết bị
Javascript cắt hình ảnh
Hướng dẫn khởi chạy php
Cách chuyển văn bản thành giọng nói trong python nhé
Hàm PHP nào không nhận bất kỳ đối số hàm nào?
PHP thay thế trích dẫn đơn trong chuỗi
Chuỗi nhập python
Chuyển đổi sang siêu liên kết Excel
What is the new sport for Paris 2024?
Khi nào bạn có thể đặt mua BMW 7 Series 2023?
In các giá trị cao nhất trong từ điển python
Chương trình giai thừa trong python sử dụng if other
Cơ sở dữ liệu WordPress hình ảnh đặc trưng
Cách trừ phần trăm trong Google Sheets
Bản đồ mongodb
Bộ lọc bảng bootstrap
TYPE_CHECKING của Python
Nhiều lần lặp trong vòng lặp for python
2024 E Class release date

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
6 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
6 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
6 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
6 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
6 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
6 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
6 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Hạt giống nguyên chủng là gì năm 2024
De thi học kì 1 hóa 9 tphcm năm 2024
Hay mộng tinh là bệnh gì năm 2024
Nước ta bắt đầu khai thác dầu mỏ năm nào năm 2024
Phục hồi nút erase trong cs6 bị lỗi năm 2024
Nhung loai rau cu tot cho gan và tiên hóa năm 2024
Thu nhập trung bình của quản lý nhà hàng năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10