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pandas统计重复值次数的方法实现
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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本文主要介绍了pandas统计重复值次数的方法实现，分享给大家，具体如下：

from pandas import DataFrame

df = 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：

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

【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

2.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

标签：
pandas统计重复值次数,pandas统计重复值
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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