Pandas：如何使用pandas查找重复的名称

在本文中，我们将侧重于使用Python的Pandas库来查找重复名称的方法。

在数据分析过程中，数据的重复是非常常见的问题。例如，在一个包含员工信息的数据表中，可能会出现同名员工的情况。要找出这样的重复项，我们可以使用Pandas库中的duplicated()和drop_duplicates()方法。

duplicated()方法

duplicated()方法可以返回数据中所有重复的行，返回值是一个布尔类型的值。当返回值为True时，表示该行是重复行。接下来，让我们使用一个简单的实例来演示该方法的使用。

首先，我们使用以下代码来创建一个包含员工信息的数据表：

import pandas as pd

data = {'name': ['Bob', 'Linda', 'Linda', 'Tina', 'Gene', 'Bob'],
        'gender': ['M', 'F', 'F', 'F', 'M', 'M'],
        'age': [25, 32, 32, 28, 21, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果为：

    name gender  age
0    Bob      M   25
1  Linda      F   32
2  Linda      F   32
3   Tina      F   28
4   Gene      M   21
5    Bob      M   25

接下来，我们使用duplicated()方法来查找重复的姓名：

duplicated_names = df.duplicated(['name'])
print(duplicated_names)

输出结果为：

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

其中，False表示该行不是重复行，True则表示该行是重复行。

drop_duplicates()方法

drop_duplicates()方法可以用来删除数据表中的重复行。该方法的默认行为是保留第一个出现的重复项并删除其余的重复项。也可以通过传递参数来设置保留最后一个重复项或删除所有重复项。

让我们使用上面的数据表来演示该方法的用法：

unique_df = df.drop_duplicates(['name'])
print(unique_df)

输出结果为：

    name gender  age
0    Bob      M   25
1  Linda      F   32
3   Tina      F   28

在上面的示例中，我们使用drop_duplicates()方法来删除那些在name列中重复出现的行。由于我们没有传递任何参数，方法默认会保留第一个出现的重复项并删除其余的重复项。因此，最终结果只保留了每个不同名称的第一个实例。

如果我们希望保留最后一个实例而不是第一个，我们可以使用参数keep=’last’，如下所示：

unique_df = df.drop_duplicates(['name'], keep='last')
print(unique_df)

输出结果为：

    name gender  age
3   Tina      F   28
4   Gene      M   21
5    Bob      M   25

在上面的示例中，我们通过keep=’last’参数来设置保留最后一个重复项。因此，最终结果只保留了每个不同名称的最后一个实例。

如果我们想要删除所有重复行而不是保留其中的任意一个实例，可以使用参数keep=False，如下所示：

unique_df = df.drop_duplicates(['name'], keep=False)
print(unique_df)

输出结果为：

    name gender  age
3   Tina      F   28
4   Gene      M   21

在上面的示例中，我们通过keep=False参数来指定删除所有重复项。

总结

在本文中，我们介绍了使用Pandas库来查找重复名称的方法。我们使用duplicated()方法来查找数据表中的重复行，并使用drop_duplicates()方法来删除重复行。通过传递不同的参数，我们可以选择保留第一个实例、最后一个实例或者删除所有重复实例。

在实际应用中，我们通常需要处理各式各样的数据，例如使用不同的分隔符或格式。在这种情况下，我们可以使用Pandas库提供的其他方法和函数来实现更为复杂的操作，例如使用str.contains()方法来查找包含指定字符串的行，或使用正则表达式来匹配特定格式的数据。Pandas库的强大功能和灵活性为我们提供了许多便利，使我们能够快速高效地处理数据，进而得出有意义的结论。