使用 drop_duplicates (Pandas DataFrame) 时如何删除行？

Question

我使用 pandas.DataFrame.drop_duplicates() 删除所有列值都相同的行的重复项，但是为了进行数据质量分析，我需要生成一个包含删除的重复行的 DataFrame。我如何确定要删除哪些行？我突然想到将原始 DF 与新的 DF 进行无重复比较，并确定缺少的唯一索引，但有没有更好的方法来做到这一点？

示例：

import pandas as pd

data =[[1,'A'],[2,'B'],[3,'C'],[1,'A'],[1,'A']]

df = pd.DataFrame(data,columns=['Numbers','Letters'])

df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) # This will drop rows 3 and 4

# Now how to create a dataframe with the duplicate records dropped only?

Answer 1

import pandas as pd

data =[[1,'A'],[2,'B'],[3,'C'],[1,'A'],[1,'A']]

df = pd.DataFrame(data,columns=['Numbers','Letters'])


df.drop_duplicates()

输出

    Numbers Letters
0   1       A
1   2       B
2   3       C

和

df.loc[df.duplicated()]

输出

    Numbers Letters
3   1       A
4   1       A

使用 drop_duplicates (Pandas DataFrame) 时如何删除行？

How to get dropped rows when using drop_duplicates (Pandas DataFrame)?

python

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pandas

drop-duplicates