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我想按组识别 py-dtatable 中的重复行（并创建一个带有布尔值的辅助列 C）。

它应该按照以下方式工作：

DT = dt.Frame(A=[1, 2, 1, 2, 2, 1], B=list("XXYYYY"))

我得到 -> TypeError: Expected a Frame，而不是当我对其应用分组以找出组的独特观察时得到类'datatable.expr.expr.Expr'。

但是， unique() 不起作用，关于 py-datatable 可用函数的文档非常稀疏：https ://datatable.readthedocs.io/en/v0.10.1/using-datatable.html#perform-groupby -计算

我不确定 py-datatable 是否落后于 R datatable 并且它不可能，因为它似乎是一个基本操作，但我找不到解决方案。有人有它或可以向我指出资源的方向吗？理想情况下，这将包括在一行代码中的新列 C 中分配布尔（是否重复）的语法。

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就我的理解而言，

他想创建一个列来指示特定观察是否重复。

这是我的解决方案：

import datatable as dt
from datatable import by,f,count

样本数据表 -

DT_EX = dt.Frame(A=list("XXYYYYXX"),B=[1, 2, 1, 2, 2, 1,3,3])


Out[3]: 
   | A    B
-- + --  --
 0 | X    1
 1 | X    2
 2 | Y    1
 3 | Y    2
 4 | Y    2
 5 | Y    1
 6 | X    3
 7 | X    3

[8 rows x 2 columns]

并执行此代码块-

DT[:,count(),by(f.A,f.B)][:,f[:].extend({'duplicated': f.count>1 })]

它的工作原理就像首先对列 A、B 应用分组，计算每组的观察值。接下来，它使用一个名为 duplicated 的新列扩展数据表，在此，如果 count 的值超过 1，则应将其填充为重复的 'True' 否则为 'False'

输出是-

Out[5]: 
   | A    B  count  duplicated
-- + --  --  -----  ----------
 0 | X    1      1           0
 1 | X    2      1           0
 2 | X    3      2           1
 3 | Y    1      2           1
 4 | Y    2      2           1

[5 rows x 4 columns]
于 2020-06-16T03:15:47.240 回答