在熊猫数据框中查找重复行答案

【问题标题】：find duplicate rows in a pandas dataframe在熊猫数据框中查找重复行
【发布时间】：2018-04-21 05:10:21
【问题描述】：

我正在尝试在 pandas 数据框中查找重复行。

df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4],[1,2],[1,4],[1,2]],columns=['col1','col2'])

df
Out[15]: 
   col1  col2
0     1     2
1     3     4
2     1     2
3     1     4
4     1     2

duplicate_bool = df.duplicated(subset=['col1','col2'], keep='first')
duplicate = df.loc[duplicate_bool == True]

duplicate
Out[16]: 
   col1  col2
2     1     2
4     1     2

有没有办法添加引用第一个副本（保留的那个）的索引的列

duplicate
Out[16]: 
   col1  col2  index_original
2     1     2               0
4     1     2               0

注意：在我的情况下，df 可能非常大....

【问题讨论】：

如果有 3 个重复项怎么办？
好点！我编辑了问题
您能否为不同的重复项添加输出而不是仅一个。
@gabboshow 如果答案有帮助，将不胜感激您的投票和接受。谢谢。
如果我有 90 列怎么办？

标签： python pandas dataframe duplicates

【解决方案1】：

使用groupby，新建一列索引，然后调用duplicated：

df['index_original'] = df.groupby(['col1', 'col2']).col1.transform('idxmin')    
df[df.duplicated(subset=['col1','col2'], keep='first')]

   col1  col2  index_original
2     1     2               0
4     1     2               0

详情

我groupby前两列，然后调用transform+idxmin获取每个组的第一个索引。

df.groupby(['col1', 'col2']).col1.transform('idxmin') 

0    0
1    1
2    0
3    3
4    0
Name: col1, dtype: int64

duplicated 给了我一个我想要保留的值的布尔掩码：

df.duplicated(subset=['col1','col2'], keep='first')

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

剩下的只是布尔索引。

【讨论】：

@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 您好，该解决方案对于该示例非常有效，但是当我尝试将其应用于我的真实案例时，它需要永远......大小为 (11861200,2)
@gabboshow 1100 万行？太可怕了……您应该尝试使用dask 并行化您的 groupby 操作，您可以通过这种方式处理巨大的数据帧。
我仍然认为它会很慢......有没有办法不使用 groupby 或者这是最快的解决方案？
@gabboshow 如果您使用的是 pandas.... 没有比使用 groupby 更好的方法了...您可以尝试在 numpy 标签中提出类似的问题，看看 divakar 是否有为您提供 numpy 解决方案...（他可能）。
@cs95 如果我有 90 列怎么办？

【解决方案2】：

也许您不再需要这个答案，但还有另一种方法可以找到重复的行：

df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4],[1,2],[1,4],[1,2]],columns=['col1','col2'])

鉴于上面的 DataFrame，您可以使用 groupby 没有戏剧性，但使用较大的 DataFrame，它会有点慢，而不是您可以使用

DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')

返回表示重复行的布尔系列。

正如documenation 所说，它返回一个布尔系列，换句话说，一个布尔掩码，因此您可以使用该掩码操作 DataFrame，或者只是可视化重复的行：

>>> df[df.duplicated()]
   col1  col2
2     1     2
4     1     2

如果您有一个包含更多列的 DataFrame，并且您想按特定列查找重复的行，您可以为函数提供要查找的列列表，例如以下 DataFrame：

# List of Tuples
students = [('jack', 34, 'Sydeny'),
            ('Riti', 30, 'Delhi'),
            ('Aadi', 16, 'New York'),
            ('Riti', 30, 'Delhi'),
            ('Riti', 30, 'Delhi'),
            ('Riti', 30, 'Mumbai'),
            ('Aadi', 40, 'London'),
            ('Sachin', 30, 'Delhi')
            ]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(students, columns=['Name', 'Age', 'City'])

如果您想按所有列查找重复的行并将其可视化，只需执行以下操作：

>>> df[df.duplicated()]
   Name  Age   City
3  Riti   30  Delhi
4  Riti   30  Delhi

但如果您只想查找重复的行并仅考虑两列，例如“姓名”和“年龄”，只需执行以下操作：

>>> df[df.duplicated(['Name', 'Age'])]
   Name  Age    City
3  Riti   30   Delhi
4  Riti   30   Delhi
5  Riti   30  Mumbai

或者只有一列，例如“名称”：

>>> df[df.duplicated(['Name'])]
   Name  Age    City
3  Riti   30   Delhi
4  Riti   30   Delhi
5  Riti   30  Mumbai
6  Aadi   40  London

上面的例子只是返回了重复的行，而不是“原始的”，所以如果你看这些例子，如果按照给定的条件有三个重复的行，那么只会返回两个。

【讨论】：

辛苦了！并且对于更大的数据帧肯定更快。 +10 :)

【解决方案3】：

len(df[df.duplicated()])

通过这种方法，您可以统计数据集中重复的数量。

【讨论】：