Pandas根据字段(列)查看具体有哪些重复的数据

1.场景描述

近日，在进行数据整理时，需要根据某些列来找出具体重复的数据有哪些，废话不多说，先把图放上先。

import pandas as pd
test_df=pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三'],
                     'level':[10,3,8,14,2,3,18],
                      'info':['吵闹','安静','中等','吵闹','安静','安静','吵闹'],
                      'change_times':[1,2,3,1,2,4,9]
                     })
test_df

数据截图：

需要根据name和info两个字段，找出重复的数据，结果如下：

2.实现方法

2.1 方法1

利用groupby查看重复情况，然后进行merge操作.该方法可以查看具体重复的个数，还可以灵活更改重复次数来筛选数据。

df1=test_df.groupby(["name","info"]).size()
col=df1[df1>1].reset_index()[["name","info"]]
pd.merge(col,test_df,on=["name","info"])

输出结果如下：

2.2 方法2

先取出重复的字段，然后生成唯一的name列和info列，再进行merge。

df1=test_df[test_df.duplicated(subset=["name","info"])].drop_duplicates(["name","info"])
pd.merge(df1,test_df[["name","info"]],on=["name","info"],how="left")

实现截图：

2.3 方法3

获取重复索引，然后取交集，然后筛选出来。该方法保留了原来的索引。

index1=test_df[test_df[["name","info"]].duplicated(keep="last")].index
index2=test_df[test_df[["name","info"]].duplicated(keep="first")].index
test_df.loc[index1 | index2,:]

截图如下：

2.4 方法4

先获取所有索引，然后去除不重复的索引，即差集，然后筛选出来。该方法也可以保留原来的索引。

test_df.loc[set(test_df.index) -set(test_df.drop_duplicates(subset=["name","info"],keep=False).index),:]

结果如下：

完整代码如下：

import pandas as pd
test_df=pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三'],
                     'level':[10,3,8,14,2,3,18],
                      'info':['吵闹','安静','中等','吵闹','安静','安静','吵闹'],
                      'change_times':[1,2,3,1,2,4,9]
                     })
test_df

#方法1
cols=["name","info"]
df1=test_df.groupby(cols).size()
col=df1[df1>1].reset_index()[cols]
pd.merge(col,test_df,on=cols)

#方法2
df1=test_df[test_df.duplicated(subset=cols)].drop_duplicates(cols)
pd.merge(df1,test_df[cols],on=cols,how="left")

#方法3
index1=test_df[test_df[cols].duplicated(keep="last")].index
index2=test_df[test_df[cols].duplicated(keep="first")].index
test_df.loc[index1 | index2,:]

#方法4
test_df.loc[set(test_df.index) -set(test_df.drop_duplicates(subset=cols,keep=False).index),:]

3.后记

上述方法各有优劣，具体使用哪个方法，看业务场景和个人喜好啦。如果你们还有更好的方法，欢迎私聊我或者给我留言~
pandas的使用，可以看我另外一篇：Pandas参考手册、常用函数及方法汇总