pandas.DataFrame.duplicated用法

语法

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

详情见官方（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html）

例子

>>> df = pd.DataFrame({
    'brand': ['YumYum','YumYum', 'YumYum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup','cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 4, 3.5, 15, 5]})
>>> df
     brand style  rating
0   YumYum   cup     4.0
1   YumYum   cup     4.0
2   YumYum   cup     4.0
3  Indomie   cup     3.5
4  Indomie  pack    15.0
5  Indomie  pack     5.0

默认情况下，对于每一组重复的值，第一次出现的值设置为False，其他所有值设置为True 

>>> df.duplicated()
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
5    False
dtype: bool
>>> type(df.duplicated())

通过使用' last '，每组重复值的最后一次出现被设置为False，而其他所有重复值被设置为True。 

>>> df.duplicated(keep='last')
0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
5    False
dtype: bool

使用子subset查找特定列上的重复项。 

>>> df.duplicated(subset=['brand'])
0    False
1     True
2     True
3    False
4     True
5     True
dtype: bool

通过将keep设置为False，所有重复项都为True。 

>>> df.duplicated(keep=False)
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
5    False
dtype: bool