在数据处理和分析的过程中，重复值的统计是一个常见的需求。Pandas作为Python中强大的数据处理库，为我们提供了便捷的方法来统计重复值。本文将带你学会Pandas统计重复值的方法，让你的数据处理更高效！一、使用duplicated()+value_counts()方法
Pandas的duplicated()方法可以帮助我们快速找出重复的行。这个方法会返回一个布尔型的Series，其中True表示该行是重复的，False表示该行不是重复的。
示例代码：
import pandas as pd # 创建一个DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3, 3], 'B': [4, 7, 5, 6, 6], 'C': ['x', 'y', 'y', 'z', 'z']}) # 使用duplicated()函数统计重复项duplicates = df['C'].duplicated() # 输出重复项的布尔序列duplicates
下面，我们用value_counts()方法帮助我们统计某一列中各个值的出现次数，从而找出重复值及其出现次数。
# 统计列'C'中各个值的出现次数 counts = df['C'].value_counts() counts
二、使用groupby（）+agg（）进行方法
groupby方法我们在前期文章中介绍过，参见pandas中的groupby函数应用，对于上面的例子，我们可以用以下的语句来进行操作。
df.groupby('C').agg({'C': 'count'})
一行代码就搞定了C列中的重复项及重复项的个数，当然如果你只想知道每一列的重复项，可以使用unique（）方法，用于找出DataFrame或Series中的唯一值。
df['C'].unique()
三、总结
Pandas为我们提供了丰富的数据处理和分析功能，使得统计重复值变得简单高效。通过掌握duplicated()+value_counts()、groupby（）+agg（）等方法，我们可以轻松应对各种重复值统计的需求。在实际应用中，结合Pandas的其他功能，我们可以实现更复杂的数据处理和分析任务。
希望本文对你有所帮助，让你在数据处理和分析的道路上越走越远！
