Python Pandas – 将所有重复的索引值设为True

在Python中，Pandas是数据分析和操作的最常用工具之一。Pandas主要有两种数据结构，即Series和DataFrame。重复的索引值对于数据分析和处理来说是很常见的，本文将介绍如何在Pandas中将所有重复的索引值设为True。

示例代码

首先，让我们来构造一个简单的Pandas DataFrame并设置一些重复的索引值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=['a', 'b', 'a', 'c'])

输出结果为：

   A  B
a  1  5
b  2  6
a  3  7
c  4  8

我们可以看到，索引值'a'在DataFrame中出现了两次。现在我们想将所有重复的索引值都设为True。可以使用duplicated()函数来识别重复的索引值。

df.index.duplicated(keep=False)

输出结果为：

array([ True, False,  True, False])

其中，数组中的True表示对应的索引值是重复的，False表示对应的索引值不是重复的。我们可以将这个结果作为新的索引值。

df.index = df.index.duplicated(keep=False)

最终输出结果为：

      A  B
True  1  5
False 2  6
True  3  7
False 4  8

代码解释

我们使用了duplicated()函数来找出重复的索引值。该函数的第一个参数keep的默认值是'first'，表示保留第一个出现的索引值，将其它的标记为重复。将keep参数设置为False，即可标记所有重复的索引值。

然后，我们将duplicated()函数的结果作为新的索引值，即可将所有重复的索引值设为True。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Pandas中将所有重复的索引值设为True。你可以根据上述示例中的代码，将你的数据处理得更加规范化。