Duplicated函數(shù)功能：查找并顯示數(shù)據(jù)表中的重復值
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這里需要注意的是：
drop_duplicates函數(shù)功能是：刪除數(shù)據(jù)表中的重復值，判斷標準和邏輯與duplicated函數(shù)一樣
這個判斷題的答案是對的。
在Python中，函數(shù)是可以被重復調用的。函數(shù)是一種封裝的代碼塊，可以被多次使用。你可以在你的代碼中多次調用同一個函數(shù)，只需要在代碼中寫出函數(shù)的名字并提供必要的參數(shù)即可。
例如，假設你有一個函數(shù)"greet()"，它打印一個問候語，你可以這樣調用它：
def greet(name):
print("Hello, " + name + "!")
greet("Alice") # Output: "Hello, Alice!"
greet("Bob") # Output: "Hello, Bob!"
總的來說，函數(shù)是Python中一個很有用的工具，它可以幫助你封裝代碼，并使你的代碼更加可重復使用。
前兩天處理數(shù)據(jù)的時候，需要得到兩個數(shù)據(jù)的交集數(shù)據(jù)，所以要去除數(shù)據(jù)中非重復部分，只保留數(shù)據(jù)中的重復部分。
?? 網(wǎng)上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重復行，很少有說到僅保留重復行的。所以在這里用drop_duplicates這個去重函數(shù)來實現(xiàn)這個功能。
drop_duplicates函數(shù)介紹 ：
data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset對應的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應值相同的行進行去重。
默認值為subset=None表示考慮所有列。
keep='first’表示保留第一次出現(xiàn)的重復行，是默認值。
keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復行和去除所有重復行。
inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復項，而默認值False表示生成一個副本。
要用函數(shù)取得數(shù)據(jù)集data中的重復列，分三個步驟 ：
（提前導入pandas模塊）
data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一個重復行
data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重復行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)
#合并起來再去重，只剩下真的重復行。
舉例：data中wangwu行和tony行重復，需要把它們兩行取出。
第一步：#保留第一個重復行
第二步：#去除所有重復行
第三步：#合并起來再去重
通過以上步驟實現(xiàn)取出數(shù)據(jù)中的重復行。
代碼如下：
def func1(num_list):
if len(num_list) != len(set(num_list)):
return True
else:
return False
if __name__ == '__main__':
num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]
for one_list in num_list:
print(func1(one_list))
運行結果：
擴展資料
python對列表去重的幾種方式：
1、直觀方法，先建立一個新的空列表，通過遍歷原來的列表，再利用邏輯關系not in 來去重?？偨Y：這樣可以做出來，但是過程不夠簡單。但是此方法保證了列表的順序性。
2、利用set的自動去重功能，將列表轉化為集合再轉化為列表，利用集合的自動去重功能。簡單快速。缺點是：使用set方法無法保證去重后的順序。
參考資料：python官網(wǎng)-Doc語法文檔
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