Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/3/wix/2.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Pandas 基于所有列值创建重复标志_Pandas_Pandas Groupby - Fatal编程技术网

Pandas 基于所有列值创建重复标志

Pandas 基于所有列值创建重复标志,pandas,pandas-groupby,Pandas,Pandas Groupby,我有一个如下所示的数据帧 Ind_ID Team_ID Status Date 1 1 Win 13-08-2019 1 1 Lost 14-10-2019 1 1 Win 13-08-2019 1 1 Win 13-08-2019 我是pytho

我有一个如下所示的数据帧

Ind_ID     Team_ID      Status      Date
1          1            Win         13-08-2019
1          1            Lost        14-10-2019
1          1            Win         13-08-2019
1          1            Win         13-08-2019
我是python的新手。在上面的数据框中,我想添加一列来指示重复项。我们认为重复是行对行匹配。
Ind_ID     Team_ID      Status      Date           Duplicate
1          1            Win         13-08-2019     No
1          1            Lost        14-10-2019     No
1          1            Win         13-08-2019     Yes
1          1            Win         13-08-2019     Yes
请注意,第一个相同的不应标记为重复项。

用于:

或者,如果需要按对测试行,请按以下方式为组添加帮助器列:

详细信息

print (df.assign(new=df.index // 2))
   Ind_ID  Team_ID Status        Date  new
0       1        1    Win  13-08-2019    0
1       1        1   Lost  14-10-2019    0
2       1        1    Win  13-08-2019    1
3       1        1    Win  13-08-2019    1
df['Duplicate'] = np.where(df.assign(new=df.index // 2).duplicated(keep=False), 'Yes','No')
print (df)
   Ind_ID  Team_ID Status        Date Duplicate
0       1        1    Win  13-08-2019        No
1       1        1   Lost  14-10-2019        No
2       1        1    Win  13-08-2019       Yes
3       1        1    Win  13-08-2019       Yes
print (df.assign(new=df.index // 2))
   Ind_ID  Team_ID Status        Date  new
0       1        1    Win  13-08-2019    0
1       1        1   Lost  14-10-2019    0
2       1        1    Win  13-08-2019    1
3       1        1    Win  13-08-2019    1