Python 如何使用pandas查找重复的名称？

我有一个

pandas.DataFrame

，其中一列名为

name

，包含字符串。 我想得到一个列中出现多次的名称列表。我该怎么做

我试过：

funcs_groups = funcs.groupby(funcs.name)
funcs_groups[(funcs_groups.count().name>1)]

---

但是它不会过滤出单例名称。

如果您想查找具有重复名称的行（我们第一次看到时除外），可以尝试以下方法

In [16]: import pandas as pd
In [17]: p1 = {'name': 'willy', 'age': 10}
In [18]: p2 = {'name': 'willy', 'age': 11}
In [19]: p3 = {'name': 'zoe', 'age': 10}
In [20]: df = pd.DataFrame([p1, p2, p3])

In [21]: df
Out[21]: 
   age   name
0   10  willy
1   11  willy
2   10    zoe

In [22]: df.duplicated('name')
Out[22]: 
0    False
1     True
2    False

---

我有一个类似的问题，并找到了这个答案

我想这也行：

counts = df.groupby('name').size()
df2 = pd.DataFrame(counts, columns = ['size'])
df2 = df2[df2.size>1]

和

df2.index

将为您提供包含重复项的名称列表一行可以是：

x.set_index('name').index.get_duplicates()

(df.name).drop_duplicates()

---

索引包含查找重复项的方法，但列似乎没有类似的方法

另一个衬里可以是：

x.set_index('name').index.get_duplicates()

(df.name).drop_duplicates()

也会给你副本的数量

names = df.name.value_counts()
names[names > 1]

---

给出的大多数回答都演示了如何删除重复项，而不是查找重复项

下面将选择数据框中具有重复的

'name'

字段的每一行。请注意，这将查找每个实例，而不仅仅是第一次出现后的重复实例。

keep

参数接受可以排除第一次或最后一次出现的附加值

df[df.duplicated(['name'], keep=False)]

---

可以找到

duplicated（）

的熊猫参考。

我比我更喜欢这个。最好使用df2['size']而不是df2.size，因为df2.size是一个内置函数。这正是我需要的。谢谢@idoda！这个“set_index（）”是否会破坏名为x的原始数据帧的索引？我应该在数据帧的副本上运行此命令吗？请注意，

index.get\u duplicates（）

是因为

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