Python Pandas – 表示除了最后一次出现之外的重复索引值

在 Pandas 中，重复索引值是指在某列中出现重复的索引值。处理重复值是数据分析中一个很常见的任务。在处理数据时，对于某个重复的索引值，我们可能需要表示除了最后一次出现之外的所有重复值。

为了演示如何表示除了最后一次出现之外的重复索引值，我们首先需要创建一个 DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b', 'a'],
                   'B': ['x', 'y', 'x', 'z', 'x', 'y', 'x']})

现在我们已经创建了一个简单的 DataFrame。假设我们想要查找列 A 中的重复唯一索引值，以及在第一次出现索引值后的所有索引位置。

# 查找除了最后一次出现之外的所有重复索引值
df.duplicated(keep='last')

在上面的代码中，我们使用了 pandas 的 duplicated() 方法来查找重复的索引值。通过参数 keep='last' 我们表示要保留最后一次出现的索引值，并且返回一个布尔类型的 Series 对象。在这个示例中，返回的是这样一个 Series 对象：

0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
5    False
6    False
dtype: bool

可以看到，它显示了我们想要的结果。在这个示例中，第 1、3、5 个索引值是重复的，并且除了最后一个外，所有索引值都被认为是重复的。

有时候，我们可能更喜欢将上面的结果转换成索引位置。此时，在原始 DataFrame 中找到这些位置可能会很有用。

# 查找除了最后一次出现之外的所有重复索引值的位置
df.index[df.duplicated(keep='last')]

在上面的代码中，我们使用了 Pandas 的 duplicated() 和 index 属性，以及 Python 的 [] 运算符来实现上述目标。它将返回一个 NumPy 的 ndarray 对象，表示重复索引值在原始 DataFrame 中的位置。在这个示例中，返回的是：

array([0, 2, 4], dtype=int64)

我们可以将其包装在一个 for 循环中，来遍历所有重复索引值。

# 遍历除了最后一次出现之外的所有重复索引值的位置
for i in df.index[df.duplicated(keep='last')]:
    print('Index', i, 'is a duplicate.')

在上面的代码中，我们使用了 for 循环对所有重复索引值进行遍历，并输出了相应的结果。在这个示例中，输出的是：

Index 0 is a duplicate.
Index 2 is a duplicate.
Index 4 is a duplicate.

结论

Pandas 的 duplicated() 方法在处理重复值时非常有用。它可以帮助我们轻松地查找除了最后一次出现之外的所有重复索引值，以及这些索引值在原始 DataFrame 中的位置。这使得我们可以更容易地对数据进行处理和分析。如果你还没有掌握这一技能，那么现在就是开始掌握它的最佳时机。