我有一个pandas.DataFrame名为name包含字符串的列。我想获得在列中多次出现的名称列表。我怎么做？
我试过了：
funcs_groups = funcs.groupby(funcs.name)
funcs_groups[(funcs_groups.count().name>1)]
但它不会过滤掉单例名称。
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如果您想查找名称重复的行（我们第一次看到的除外），您可以试试这个
In [16]: import pandas as pd
In [17]: p1 = {'name': 'willy', 'age': 10}
In [18]: p2 = {'name': 'willy', 'age': 11}
In [19]: p3 = {'name': 'zoe', 'age': 10}
In [20]: df = pd.DataFrame([p1, p2, p3])
In [21]: df
Out[21]:
age name
0 10 willy
1 11 willy
2 10 zoe
In [22]: df.duplicated('name')
Out[22]:
0 False
1 True
2 False
于 2013-03-06T13:10:39.193 回答
11
一个班轮可以是：
x.set_index('name').index.get_duplicates()
索引包含查找重复项的方法，列似乎没有类似的方法..
于 2013-12-01T13:48:49.013 回答
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value_counts也会给你重复的数量。
names = df.name.value_counts()
names[names > 1]
于 2016-09-18T23:19:48.407 回答
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给出的大多数响应都演示了如何删除重复项，而不是找到它们。
以下将选择具有重复字段的数据框中的每一行。'name'请注意，这将找到每个实例，而不仅仅是在第一次出现后重复。该keep参数接受可以排除第一次或最后一次出现的附加值。
df[df.duplicated(['name'], keep=False)]
duplicated()可以在这里找到pandas 的参考资料。
于 2019-04-04T17:49:57.690 回答
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另一种衬里可以是：
(df.name).drop_duplicates()
于 2016-06-14T04:35:13.960 回答
1
我遇到了类似的问题并遇到了这个答案。
我想这也有效：
counts = df.groupby('name').size()
df2 = pd.DataFrame(counts, columns = ['size'])
df2 = df2[df2.size>1]
并且df2.index会给你一个重复的名字列表
于 2013-11-25T17:45:09.377 回答