在Pandas中,可以使用duplicated()函数来找到重复实例,并使用标记方法将其标记在不同的列上。
首先,使用duplicated()函数找到重复实例。该函数返回一个布尔值的Series,表示每个实例是否为重复实例。默认情况下,重复实例中的第一个实例被视为非重复实例。
然后,可以使用where()函数将重复实例标记在不同的列上。where()函数接受一个条件和一个替代值,如果条件为True,则返回原始值,否则返回替代值。可以将重复实例的标记值设置为所需的值,将非重复实例的标记值设置为NaN或其他值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 找到重复实例
duplicates = df.duplicated()
# 将重复实例标记在不同的列上
df['IsDuplicate'] = duplicates.where(duplicates, False)
df['FirstInstance'] = df['A'].where(duplicates, pd.NA)
print(df)
输出结果如下:
A B IsDuplicate FirstInstance
0 1 1 False <NA>
1 2 2 False <NA>
2 3 3 False <NA>
3 4 4 False <NA>
4 5 5 False <NA>
在这个示例中,DataFrame中的所有实例都被标记为非重复实例,因为没有重复的值。如果有重复的实例,那么重复实例的IsDuplicate列将被标记为True,并且FirstInstance列将包含第一个重复实例的值,其他重复实例的值将被设置为NaN。
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