基于多个列（可能包括多个值）标识duplicate，如果在python中标识为duplicate，则返回Boolean

这是一个相当简单的查询，但我没有找到任何相关的解决方案。我必须根据多个列来识别重复项。扭曲之处在于，一个列在一行中可以有多个值，需要将其视为单独的值

例如：

dct ={'store':('A','A','A','A','A','B','B','B','C','C','C','C'),
     'station':('aisle','aisle','aisle','window','window','aisle','aisle','aisle','aisle','window','window','window'),
     'produce':('apple','apple','cherry, apple','orange','orange','apple','apple,orange','orange','apple','apple','apple','orange')}

df = pd.DataFrame(dct)


print(df)

  store station produce
0   A   aisle   apple
1   A   aisle   apple
2   A   aisle   cherry, apple
3   A   window  orange
4   A   window  orange
5   B   aisle   apple
6   B   aisle   apple,orange
7   B   aisle   orange
8   C   aisle   apple
9   C   window  apple
10  C   window  apple
11  C   window  orange

预期数据帧：

store  station    produce          result
A      aisle      apple            False
A      aisle      apple            False
A      aisle      cherry,apple     False
A      window     orange           True
A      window     orange           True
B      aisle      apple            False
B      aisle      apple,orange     False
B      aisle      orange           False
C      aisle      apple            True        --> not duplicated; 'station' is diff 
C      window     apple            False   
C      window     apple            False
C      window     orange           True
    

我一直在使用df.duplicated（subset=['store'、'station'、'product']，keep=False） 但是它丢失了一行中包含多个值的数据，知道如何解决吗？
可选添加： 类似的功能，如“keep”（确定要标记的重复项（如果有））first/last/false

---

最后一部分是完全可选的，不是必须的：-）

您可以使用

series.str.split

创建唯一产品的列表，并

df.explode

根据需要添加新行，然后检查重复项

df.produce = df.produce.str.split(',')
df = df.explode('produce')
df['result'] = df.duplicated(
    subset=['store', 'station', 'produce'],
    keep=False)

输出

   store station produce  result
0      A   aisle   apple    True
1      A   aisle   apple    True
2      A   aisle  cherry   False
2      A   aisle   apple   False
3      A  window  orange    True
4      A  window  orange    True
5      B   aisle   apple    True
6      B   aisle   apple    True
6      B   aisle  orange    True
7      B   aisle  orange    True
8      C   aisle   apple   False
9      C  window   apple    True
10     C  window   apple    True
11     C  window  orange   False

让我们做吧

df['New'] = df.assign(produce=df['produce'].str.split(', ')).\
               explode('produce').\
               duplicated(subset=['store', 'station', 'produce'], keep=False).any(level=0)

Out[160]: 
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8     False
9      True
10     True
11    False
dtype: bool

---

为了清楚起见，副本被标记为

False

？是的，False是好的。