Question

在没有迭代单个行的情况下，在给定的DataFrame中查找相同行的索引的pandas方法是什么？

虽然可以找到unique = df[df.duplicated()]的所有唯一行，然后使用unique.iterrows()迭代唯一条目并在pd.where()的帮助下提取相等条目的索引，那么什么是做熊猫的方式呢？

示例： 给定以下结构的DataFrame：

  | param_a | param_b | param_c
1 | 0       | 0       | 0
2 | 0       | 2       | 1
3 | 2       | 1       | 1
4 | 0       | 2       | 1
5 | 2       | 1       | 1
6 | 0       | 0       | 0

输出：

[(1, 6), (2, 4), (3, 5)]

Answer 1

对所有欺骗行使用duplicated参数{{3}}，然后对所有列使用keep=False，并将索引值转换为元组，最后将输出groupby转换为Series }：

list

如果你还想看到重复值：

df = df[df.duplicated(keep=False)]

df = df.groupby(df.columns.tolist()).apply(lambda x: tuple(x.index)).tolist()
print (df)
[(1, 6), (2, 4), (3, 5)]

Answer 2

方法＃1

这是一个受this post启发的矢量化方法 -

def group_duplicate_index(df):
    a = df.values
    sidx = np.lexsort(a.T)
    b = a[sidx]

    m = np.concatenate(([False], (b[1:] == b[:-1]).all(1), [False] ))
    idx = np.flatnonzero(m[1:] != m[:-1])
    I = df.index[sidx].tolist()       
    return [I[i:j] for i,j in zip(idx[::2],idx[1::2]+1)]

示例运行 -

In [42]: df
Out[42]: 
   param_a  param_b  param_c
1        0        0        0
2        0        2        1
3        2        1        1
4        0        2        1
5        2        1        1
6        0        0        0

In [43]: group_duplicate_index(df)
Out[43]: [[1, 6], [3, 5], [2, 4]]

方法＃2

对于整数编号的数据帧，我们可以将每一行减少到一个标量，这样我们就可以使用1D数组，从而为我们提供更高性能的数据，就像这样 -

def group_duplicate_index_v2(df):
    a = df.values
    s = (a.max()+1)**np.arange(df.shape[1])
    sidx = a.dot(s).argsort()
    b = a[sidx]

    m = np.concatenate(([False], (b[1:] == b[:-1]).all(1), [False] ))
    idx = np.flatnonzero(m[1:] != m[:-1])
    I = df.index[sidx].tolist() 
    return [I[i:j] for i,j in zip(idx[::2],idx[1::2]+1)]

运行时测试

其他方法 -

def groupby_app(df): # @jezrael's soln
    df = df[df.duplicated(keep=False)]
    df = df.groupby(df.columns.tolist()).apply(lambda x: tuple(x.index)).tolist()
    return df

计时 -

In [274]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(100000,3)))

In [275]: %timeit group_duplicate_index(df)
10 loops, best of 3: 36.1 ms per loop

In [276]: %timeit group_duplicate_index_v2(df)
100 loops, best of 3: 15 ms per loop

In [277]: %timeit groupby_app(df) # @jezrael's soln
10 loops, best of 3: 25.9 ms per loop

在pandas DataFrame中查找重复行的索引

2 个答案: