用value_counts（）将数据框划分为两个DF

Question

我的框架：

IsValid

它有700k +行。

name    rs      number
11      5566     64882
41      534326   5345
11      5566     3312
44      2341     5553
1       6223     2333

我需要通过value_counts将该帧划分为其他2个较小的帧。 我的意思是：在df.rs.value_counts() = 5566 2 534326 1 2341 1 6223 1 中只能是没有rs重复的行：

UniqueDF

在 name rs number 41 534326 5345 44 2341 5553 1 6223 2333 中仅应重复（所有重复的行，coz rs可以相同，但另一个cols具有不同的值）：

DuplicatedDF

我尝试过这样的事情：

name    rs      number
11      5566     64882
11      5566     3312

但是当我检查couts_values的dfs仍然重复时。 我的代码出了什么问题？如何更好地做到这一点？

Answer 1

将pandas.DataFrame.drop_duplicates和duplicated与keep=False一起使用：

给出df：

   name      rs  number
0    11    5566   64882
1    41  534326    5345
2    11    5566    3312
3    44    2341    5553
4     1    6223    2333

使用drop_duplicates：

uniq_df = df.drop_duplicates('rs', False)
print(uniq_df)

   name      rs  number
1    41  534326    5345
3    44    2341    5553
4     1    6223    2333

并使用duplicated：

dup_df = df[df.duplicated('rs', False)]
print(dup_df)

   name    rs  number
0    11  5566   64882
2    11  5566    3312

---

或更简单的是，仅使用df.duplicated('rs', False)：

ind = df.duplicated('rs', False)
print(df[~ind])

   name      rs  number
1    41  534326    5345
3    44    2341    5553
4     1    6223    2333

print(df[ind])
   name    rs  number
0    11  5566   64882
2    11  5566    3312

Answer 2

您可以将两个df保留在字典中：

d={f'df_{i}':g for i,g in df.groupby(
     np.where(df.rs.duplicated(keep=False),'duplicated','Unique'))}

print(d['df_Unique'])

---

   name      rs  number
1    41  534326    5345
3    44    2341    5553
4     1    6223    2333

---

print(d['df_duplicated'])

   name    rs  number
0    11  5566   64882
2    11  5566    3312