Hướng dẫn how do you find the number of duplicates in a dataframe in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy số lượng bản sao trong khung dữ liệu trong python?

Nếu bạn tìm thấy một số tính bị thiếu hoặc bị lỗi:

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
6, hãy đọc ở đây:some counts missing or get error:
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
6
, read here:

Show

1. Đếm các hàng trùng lặp với các mục Col1 Col2 Col3 Col4 size 0 ABC 678 PQR def 1 1 CDE 234 567 xyz 2 2 MNO 890 EFG abc 4 7:

Giải pháp được chấp nhận là tuyệt vời và được cho là hữu ích cho nhiều thành viên. Trong một nhiệm vụ gần đây, tôi thấy nó có thể được điều chỉnh thêm để hỗ trợ đếm hoàn toàn một khung dữ liệu với các mục

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7. Pandas hỗ trợ các mục nhập bị thiếu hoặc giá trị null dưới dạng giá trị
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7. Hãy xem đầu ra cho trường hợp sử dụng này là gì khi DataFrame của chúng tôi chứa các mục
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7:

  Col1  Col2 Col3 Col4
0  ABC   123  XYZ  NaN       # group #1 of 3
1  ABC   123  XYZ  NaN       # group #1 of 3
2  ABC   678  PQR  def           # group #2 of 1
3  MNO   890  EFG  abc               # group #3 of 4 
4  MNO   890  EFG  abc               # group #3 of 4 
5  CDE   234  567  xyz                   # group #4 of 2 
6  ABC   123  XYZ  NaN       # group #1 of 3
7  CDE   234  567  xyz                   # group #4 of 2 
8  MNO   890  EFG  abc               # group #3 of 4 
9  MNO   890  EFG  abc               # group #3 of 4 

Áp dụng mã:

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()

gives:

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4

Ồ, tại sao số đếm của nhóm #1 với 3 hàng trùng lặp bị thiếu ?!

Đối với một số phiên bản gấu trúc, thay vào đó bạn có thể gặp lỗi:

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
6
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
6

Solution:

Sử dụng tham số

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
2 cho hàm
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
3, như sau:

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()

gives:

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   123  XYZ  NaN     3          # <===  count of rows with `NaN`
1  ABC   678  PQR  def     1
2  CDE   234  567  xyz     2
3  MNO   890  EFG  abc     4

Số lượng các hàng trùng lặp với

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7 có thể được đầu ra thành công với
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
5. Tham số này đã được hỗ trợ kể từ phiên bản Pandas 1.1.0Pandas version 1.1.0


2. Giải pháp thay thế

Một cách khác để đếm các hàng trùng lặp với các mục

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7 như sau:

df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')

gives:

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1

Ở đây, chúng tôi sử dụng hàm

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 với tham số
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
5. Tuy nhiên, tham số này chỉ được hỗ trợ gần đây kể từ phiên bản Pandas 1.3.0 Nếu phiên bản của bạn cũ hơn thế này, bạn sẽ cần sử dụng giải pháp
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
3 nếu bạn muốn nhận số lượng hoàn chỉnh cho các hàng có mục
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7.Pandas version 1.3.0 If your version is older than this, you'll need to use the
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
3 solution if you want to get complete counts for rows with
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7 entries.

Bạn sẽ thấy rằng đầu ra nằm trong chuỗi khác nhau so với kết quả trước đó. Các số lượng được sắp xếp theo thứ tự giảm dần. Nếu bạn muốn nhận được kết quả chưa được phân loại, bạn có thể chỉ định

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   123  XYZ  NaN     3          # <===  count of rows with `NaN`
1  ABC   678  PQR  def     1
2  CDE   234  567  xyz     2
3  MNO   890  EFG  abc     4
1:

df.value_counts(dropna=False, sort=False).reset_index(name='count')

Nó cho kết quả tương tự như giải pháp

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   123  XYZ  NaN     3          # <===  count of rows with `NaN`
1  ABC   678  PQR  def     1
2  CDE   234  567  xyz     2
3  MNO   890  EFG  abc     4
2:

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  ABC   123  XYZ  NaN      3
1  ABC   678  PQR  def      1
2  CDE   234  567  xyz      2
3  MNO   890  EFG  abc      4

Lưu ý rằng giải pháp

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 này hỗ trợ DataFrames cả có và không có các mục
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7 và có thể được sử dụng như một giải pháp chung.

Trên thực tế, trong các mã triển khai cơ bản

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 gọi
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   123  XYZ  NaN     3          # <===  count of rows with `NaN`
1  ABC   678  PQR  def     1
2  CDE   234  567  xyz     2
3  MNO   890  EFG  abc     4
6 để nhận số lượng: Nhấp vào liên kết để xem các mã cơ bản: Counts = self.groupby (tập hợp con, dropna = dropna).

Do đó, đối với trường hợp sử dụng này, giải pháp

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 và
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
3 trong giải pháp được chấp nhận thực sự đang làm điều tương tự. Chúng ta sẽ có thể sử dụng chức năng
df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 để có được số lượng các hàng trùng lặp mong muốn tốt như nhau.

Việc sử dụng hàm

df.groupby(df.columns.tolist(), as_index=False, dropna=False).size()
7 để nhận số lượng các hàng trùng lặp có lợi ích bổ sung mà cú pháp của nó đơn giản hơn. Bạn có thể chỉ cần sử dụng
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
1 hoặc
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
2 tùy thuộc vào việc dữ liệu của bạn có chứa
  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
7 hay không. Chuỗi với
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
4 nếu bạn muốn kết quả là DataFrame thay vì một chuỗi.

Sử dụng

df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
5 và
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
6 để tìm, trích xuất, đếm và loại bỏ các hàng trùng lặp từ
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
7,
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
8.

  • Pandas.DataFrame.D trùng - Pandas 0.22.0 Tài liệu
  • pandas.dataFrame.Drop_Duplicates - Pandas 0.22.0 Tài liệu

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

  • Tìm các hàng trùng lặp:
    df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
    
    5
    • Xác định bản sao nào để đánh dấu:
        Col1  Col2 Col3 Col4  count
      0  MNO   890  EFG  abc      4
      1  ABC   123  XYZ  NaN      3
      2  CDE   234  567  xyz      2
      3  ABC   678  PQR  def      1
      
      0
    • Chỉ định cột để tìm bản sao:
        Col1  Col2 Col3 Col4  count
      0  MNO   890  EFG  abc      4
      1  ABC   123  XYZ  NaN      3
      2  CDE   234  567  xyz      2
      3  ABC   678  PQR  def      1
      
      1
    • Đếm các hàng trùng lặp/không trùng lặp
  • Xóa các hàng trùng lặp:
    df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
    
    6
    •   Col1  Col2 Col3 Col4  count
      0  MNO   890  EFG  abc      4
      1  ABC   123  XYZ  NaN      3
      2  CDE   234  567  xyz      2
      3  ABC   678  PQR  def      1
      
      0,
        Col1  Col2 Col3 Col4  count
      0  MNO   890  EFG  abc      4
      1  ABC   123  XYZ  NaN      3
      2  CDE   234  567  xyz      2
      3  ABC   678  PQR  def      1
      
      1
    •   Col1  Col2 Col3 Col4  count
      0  MNO   890  EFG  abc      4
      1  ABC   123  XYZ  NaN      3
      2  CDE   234  567  xyz      2
      3  ABC   678  PQR  def      1
      
      5
  • Tổng hợp dựa trên các yếu tố trùng lặp:
      Col1  Col2 Col3 Col4  count
    0  MNO   890  EFG  abc      4
    1  ABC   123  XYZ  NaN      3
    2  CDE   234  567  xyz      2
    3  ABC   678  PQR  def      1
    
    6

Sử dụng

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
6 để tổng hợp các giá trị dựa trên các phần tử trùng lặp.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

df = df.append({'name': 'Dave', 'age': 68, 'state': 'TX', 'point': 70}, ignore_index=True)
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57
# 6     Dave   68    TX     70

Pandas.DataFrame.groupby - Pandas 1.1.5 Tài liệu

  • sample_pandas_normal.csv

Trong ví dụ sau, mức trung bình của các giá trị của các cột số

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
16 và
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
17 được tính toán cho từng phần tử trùng lặp trong cột
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
18.

Tìm các hàng trùng lặp: df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count') 5

Xác định bản sao nào để đánh dấu:

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
0

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
0

Chỉ định cột để tìm bản sao:

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
1

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
1

Xác định bản sao nào để đánh dấu: Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 0

Chỉ định cột để tìm bản sao:

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
1

Đếm các hàng trùng lặp/không trùng lặp

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
2

Các dữ liệu sau đây được sử dụng làm ví dụ.

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
7 là một bản sao của
  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
8.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
3

Chỉ định cột để tìm bản sao: Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 1

Đếm các hàng trùng lặp/không trùng lặp

Các dữ liệu sau đây được sử dụng làm ví dụ.

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
7 là một bản sao của
  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
8.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
4

Tệp CSV mẫu được liên kết dưới đây.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
5

Đếm các hàng trùng lặp/không trùng lặp

Các dữ liệu sau đây được sử dụng làm ví dụ.

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
7 là một bản sao của
  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
8.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
6

Tệp CSV mẫu được liên kết dưới đây.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
7

Bạn cũng có thể đếm

df.value_counts(dropna=False, sort=False).reset_index(name='count')
4 và
  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  ABC   123  XYZ  NaN      3
1  ABC   678  PQR  def      1
2  CDE   234  567  xyz      2
3  MNO   890  EFG  abc      4
0 cùng với
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

df = df.append({'name': 'Dave', 'age': 68, 'state': 'TX', 'point': 70}, ignore_index=True)
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57
# 6     Dave   68    TX     70
8.

  • gấu trúc.series.value_counts - Pandas 1.1.5 Tài liệu

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
8

Lưu ý rằng kết quả phụ thuộc vào đối số

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
0. Sử dụng đúng theo mục đích của bạn.

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
9

Xóa các hàng trùng lặp: df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count') 6

Bạn có thể sử dụng

df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
5 và toán tử phủ định
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

df = df.append({'name': 'Dave', 'age': 68, 'state': 'TX', 'point': 70}, ignore_index=True)
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57
# 6     Dave   68    TX     70
3 để loại bỏ các hàng trùng lặp.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
0

Bạn cũng có thể loại bỏ các hàng trùng lặp với

df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
6.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
1

Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 0, Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 1

Đối số

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
0 và ____61 có thể được đặt cho
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
6 cũng như
df.value_counts(dropna=False).reset_index(name='count')
5.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
2

Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 5

Theo mặc định, một

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
11 mới với các hàng trùng lặp đã được trả về. Với đối số
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
12, các hàng trùng lặp được xóa khỏi
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
11 ban đầu.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
3

Tổng hợp dựa trên các yếu tố trùng lặp: Col1 Col2 Col3 Col4 count 0 MNO 890 EFG abc 4 1 ABC 123 XYZ NaN 3 2 CDE 234 567 xyz 2 3 ABC 678 PQR def 1 6

Sử dụng

  Col1  Col2 Col3 Col4  count
0  MNO   890  EFG  abc      4
1  ABC   123  XYZ  NaN      3
2  CDE   234  567  xyz      2
3  ABC   678  PQR  def      1
6 để tổng hợp các giá trị dựa trên các phần tử trùng lặp.

  • Pandas.DataFrame.groupby - Pandas 1.1.5 Tài liệu

Trong ví dụ sau, mức trung bình của các giá trị của các cột số

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
16 và
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
17 được tính toán cho từng phần tử trùng lặp trong cột
df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
18.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
4

Cũng có thể kết hợp các chuỗi và chuyển đổi chúng thành danh sách.

  Col1  Col2 Col3 Col4  size
0  ABC   678  PQR  def     1
1  CDE   234  567  xyz     2
2  MNO   890  EFG  abc     4
5

Phương pháp chuỗi

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
19 được áp dụng cho các chuỗi Concatenate trong biểu thức Lambda.

  • Biểu cảm lambda trong python
  • Chuỗi Concatenate trong Python (+ toán tử, tham gia, v.v.)

Hàm tích hợp

df.groupby(df.columns.tolist(),as_index=False).size()
20 được áp dụng để chuyển đổi thành danh sách.

Làm thế nào để bạn đếm các bản sao trong một khung dữ liệu trong Python?

Bạn có thể đếm số lượng hàng trùng lặp bằng cách đếm đúng trong gấu trúc.series thu được với trùng lặp (). Số lượng thực sự có thể được tính bằng phương thức Sum (). Nếu bạn muốn đếm số lượng sai (= số lượng hàng không trùng lặp), bạn có thể đảo ngược nó bằng phủ định ~ và sau đó đếm đúng với sum ().counting True in pandas. Series obtained with duplicated() . The number of True can be counted with sum() method. If you want to count the number of False (= the number of non-duplicate rows), you can invert it with negation ~ and then count True with sum() .

Làm thế nào để bạn đếm các bản sao trong Python?

Countof () được sử dụng để đếm số lần xuất hiện của B trong a. Nó đếm số lần xuất hiện của giá trị. Nó trả về số lượng của một số lần xuất hiện của giá trị. is used for counting the number of occurrences of b in a. It counts the number of occurrences of value. It returns the Count of a number of occurrences of value.

Làm thế nào để bạn tìm thấy số lượng trùng lặp?

Mẹo: Nếu bạn muốn đếm các bản sao trong toàn bộ cột, hãy sử dụng công thức này = Countif (A: A, A2) (cột A chỉ ra cột dữ liệu và A2 đứng trên ô bạn muốn đếm tần số, bạn có thể thay đổichúng như bạn cần).=COUNTIF(A:A, A2) (the Column A indicates column of data, and A2 stands the cell you want to count the frequency, you can change them as you need).

Làm thế nào để tôi biết nếu một DataFrame chứa các bản sao?

Để tìm bản sao trên một cột cụ thể, chúng ta chỉ có thể gọi phương thức sao chép () trên cột.Kết quả là một chuỗi Boolean với giá trị biểu thị đúng biểu thị.Nói cách khác, giá trị true có nghĩa là mục giống hệt với cái trước.call duplicated() method on the column. The result is a boolean Series with the value True denoting duplicate. In other words, the value True means the entry is identical to a previous one.