一、如何根据A,B两列去重

使用Pandas库来根据某两列去重。假设你有一个数据框df，你可以使用drop_duplicates方法来完成这个任务。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 假设这是你的数据框
data = {
    'A': [1, 2, 2, 4],
    'B': [5, 5, 6, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据列 'A' 和 'B' 去重
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

print(df_unique)

这个代码会根据列A和B的值来去重。如果某行在这两列的值与另一行相同，那么其中一行会被移除。df_unique将包含去重后的数据。

一、筛选出A,B两列重复的行

要筛选出DataFrame中在列['A', 'B']中重复的值，使用以下方法：

1. 首先，使用duplicated方法找出在这两列中重复的行。
2. 然后，筛选出这些重复的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设这是你的数据框
data = {
    'A': [1, 2, 2, 4, 2],
    'B': [5, 5, 6, 7, 6],
    'C': [8, 9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 找出列 'A' 和 'B' 中重复的行（包括第一次出现的）
duplicates = df[df.duplicated(subset=['A', 'B'], keep=False)]

print(duplicates)

在这个例子中，df.duplicated(subset=['A', 'B'], keep=False)会标记所有在列A和B中重复的行，包括第一次出现的那一行。然后我们通过布尔索引筛选出这些重复的行。