Pythondataframe,pandas dataframe merge

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

　　返回表示重复行的布尔系列，可以选择仅考虑某些列。

　　参数：子集：列标签或标签序列，可选

　　仅考虑某些列来标识重复项，默认情况下使用所有列

　　keep:{first ， last ，False}，默认为第一

　　首先：将重复项标记真实的为第一次出现的除外。

　　最后：将重复项标记真实的为最后一次除外。

　　错误：将所有重复项标记为没错。

　　返回：系列

　　例子将数组作为铭牌导入

　　进口熊猫作为螺纹中径

　　标记数据帧重复df=pd .DataFrame({col1: [一,一,二,二,三,四]， col2: [1，2，1，2，1，1，1]，

　　col3:[AA ， BB ， CC ， DD ， EE ， FF ， GG]}，index=[a ， a ， b ， c ， b ， a ， c])

　　df.duplicated()#默认所有列，无重复记录

　　df.duplicated(col1)#第二、四、五行被标记为重复

　　df.duplicated([列1 ,列2])#第五行被标记为重复

　　#keep=last

　　df.duplicated(col1 ， last)#第一、三、四行被标记重复

　　df.duplicated([col1 ， col2]，keep=last)#第三行被标记为重复

　　#keep=False

　　df.duplicated(col1 ，False)#Series([True，True，True，True，True，False，False]，index=[a ， a ， b ， c ， b ， a ， c])

　　df.duplicated([col1 ， col2]，keep=False)#在col1和第二栏列上出现相同的，都被标记为重复

　　type(df.duplicated([col1 ， col2]，keep=False))# pandas。核心。系列。系列

　　#根据索引标记

　　df.index.duplicated()#默认keep=first ，第二、五、七行被标记为重复

　　df。索引。重复(keep= last )#第一、二、三、四被标记为重复

　　df[df.index.duplicated()]#获取重复记录行

　　df[~ df。索引。重复( last )]#获取不重复记录行

　　标记系列重复例子#duplicated(self，keep=first )

　　s=pd .系列([一,一,二,二,二,三,四]，index=[a ， a ， b ， b ， a ， c]，name=sname )

　　s。重复()

　　s.duplicated("最后一个")

　　美国复制(假)

　　#根据索引标记

　　s。索引。被骗()

　　s.index.duplicated(last )

　　s.index.duplicated(False)

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