极客笔记Python Pandas – 检查索引是否有重复值
在进行数据处理时，索引是非常重要的。使用 Pandas 库时，我们经常需要对索引进行检查和操作。本文将介绍如何检查 Pandas DataFrame 或 Series 的索引中是否存在重复值。
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案例分析
考虑下面的示例代码：
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]})
print(df)
执行上述代码，我们可以得到以下的输出：
A B C D
0 foo one 1 10
1 bar one 2 9
2 foo two 3 8
3 bar three 4 7
4 foo two 5 6
5 bar two 6 5
6 foo one 7 4
7 foo three 8 3
在上述 DataFrame 中，我们没有指定索引，因此 Pandas 就使用了默认的整数索引（0、1、2、3……）。
现在，我们可以指定一个列作为 DataFrame 的索引。例如，我们可以将 A 列设置为索引：
# 将 A 列作为 DataFrame 的索引
df.set_index('A', inplace=True)
print(df)
上述代码的输出如下所示：
B C D
A
foo one 1 10
bar one 2 9
foo two 3 8
bar three 4 7
foo two 5 6
bar two 6 5
foo one 7 4
foo three 8 3
现在，我们可以看到，DataFrame 的索引是 A 列的值。稍后我们将会看到这是问题所在。
在某些情况下，可能会存在重复的索引值，这对于分析数据会带来一些问题。因此，我们需要检查索引是否存在重复值并进行相应的操作。
检查索引是否存在重复值
检查 Pandas DataFrame 或 Series 的索引中是否存在重复值非常简单，只需要使用 Pandas 库内置的 duplicated() 方法即可。
duplicated() 方法返回一个布尔型的 Series 对象，它表示每个元素是否是重复出现的。在检查索引时，我们需要对 DataFrame 或 Series 的索引调用这个方法。
例如，对于上面的示例，我们可以用以下方法检查 A 列是否有重复值：
# 检查索引是否有重复值
print(df.index.duplicated())
输出结果如下：
array([False, False, True, True, True, False, True])
上述代码返回了一个布尔型列表，它表示每个索引是否是重复的。在上面的结果中，索引 ‘foo’ 出现了多次，因此在对其进行检查时，我们可以看到这些值被标记为“True”了。
在检查重复值时，除了返回布尔型列表之外，我们还可以将 duplicated() 方法的 keep 参数设置为 'first' 或 'last'。
- 当
keep='first'（默认值）时，所有重复出现的元素都会被标记为 True，除了第一个元素。 - 当
keep='last'时，所有重复出现的元素都会被标记为 True，除了最后一个元素。
例如，我们可以使用 keep='last' 参数来检查是否存在重复值：
# 检查重复值，并保留最后一个值
print(df.index.duplicated(keep='last'))
输出结果为：
array([ True, False, True, True, False, True, False, False])
注意，在使用 keep='last' 时，只有最后一个元素被标记为 True，其他重复的元素都被标记为 False。
删除重复索引
如果我们发现 DataFrame 或 Series 的索引中存在重复值，需要将它们删除，以便进一步分析数据。
可以使用 Pandas 库内置的 drop_duplicates() 方法来删除 DataFrame 或 Series 中的重复值。但是，由于索引是 DataFrame 或 Series 的一部分，因此删除重复索引就变得更加复杂。我们必须使用 Pandas 库内置的 reset_index() 方法来恢复默认的整数索引，然后使用 drop_duplicates() 方法来删除重复值，并再次使用 set_index() 方法将列设置为索引。
例如，我们可以使用以下代码来删除重复的索引（保留第一个出现的值）：
# 重置索引并使用 drop_duplicated() 方法删除重复值
df.reset_index(inplace=True)
df.drop_duplicates(subset='A', keep='first', inplace=True)
df.set_index('A', inplace=True)
print(df)
输出结果为：
B C D
A
foo one 1 10
bar one 2 9
现在，我们可以看到索引 ‘foo’ 和 ‘bar’ 都只出现了一次，且 DataFrame 的索引已经被改回了原始状态。
结论
在本文中，我们介绍了如何检查 Pandas DataFrame 或 Series 的索引中是否存在重复值，并使用 Pandas 库内置的 duplicated() 方法来完成。我们还展示了如何使用 drop_duplicates() 方法删除重复的索引，并使用 reset_index() 和 set_index() 方法重新设置 DataFrame 的索引。这些方法可以确保您的数据不包含重复的索引值，从而更方便地进行进一步分析和操作。