如何在pandas中统计重复值的次数

本篇文章为大家展示了如何在pandas中统计重复值的次数，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

具体如下：

from pandas import DataFramedf = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'],        'key2':['one','two','one','two','one','one'],        'data1':[1,2,3,2,1,1],        # 'data2':np.random.randn(5)        })# 打印数据框print(df)#  data1 key1 key2# 0   1  a one# 1   2  a two# 2   3  b one# 3   2  b two# 4   1  a one# 5   1  a one# 重复项print(df[df.duplicated()])#  data1 key1 key2# 4   1  a one# 5   1  a one# 统计重复值dup=df[df.duplicated()].count()print(dup) # 最后两项重复# data1  2# key1   2# key2   2# 去除重复项nodup=df[-df.duplicated()]print(nodup)#  data1 key1 key2# 0   1  a one# 1   2  a two# 2   3  b one# 3   2  b two

pandas 中 dataframe 重复元素个数的获取

方法有二：

在调用duplicated方法后，非重复的元素会被标记为False，而重复的元素会被标记为True

count = 0for i in users_info['user_id'].duplicated():  if i == True:    count = count + 1count

【注1】users_info为一个dataframe框，user_id为其中一列

【注2】duplicated( )方法只会把重复的元素标记为True,而不会标记被重复的元素

这行代码的速度更快，drop_duplicates(['user_id'])方法为删除user_id列中相同的元素

users_info.shape[0] - users_info.drop_duplicates(['user_id']).shape[0]

【注】shape[0] 为获取行数

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