问个问题,各位小伙伴:

# 查找某个字段是否重复 '单号',删除所有重复的行,一个不留,形成 df2表,原来df1和df2做差吧(广义上的),单拉出一张表 df3,发现行数df3+df2<df1?
import pandas as pd

df1 = pd.read_pickle(r'E:\data.pickle')

df2 = df1.drop_duplicates(subset='单号', keep=False)

df2_list = df2.index.tolist()  # 列表,索引依据

df3 = df1[~df1.index.isin(df2_list)]  # 广义做差

【以下回答由 GPT 生成】

以下是使用pandas的isin方法来查找重复行并删除遗漏数据的具体步骤：

1. 首先，我们需要加载pandas库，并读取数据文件。

import pandas as pd

# 读取数据
df1 = pd.read_pickle('E:\data.pickle')

1. 接下来，我们可以使用isin方法查找重复行。我们将根据特定列（这里是'单号'列）的值是否在其他行中，来判断是否是重复行。

# 使用isin方法查找重复值并删除所有重复的行，形成df2表
df2 = df1[df1.duplicated(subset='单号', keep=False)]

请注意，我们使用了df1.duplicated()方法来查找重复行，然后配合isin方法，仅保留重复行。

1. 接下来，我们需要将df2的索引转换为列表。这可以通过使用index.tolist()方法来实现。

# 将df2的索引转换为列表
df2_list = df2.index.tolist()

1. 最后，我们可以对df1进行广义做差，得到需要删除的遗漏数据。我们使用~df1.index.isin(df2_list)来检查索引是否在df2_list中，然后使用这个布尔条件来选择需要删除的数据。

# 对df1进行广义做差，得到df3表
df3 = df1[~df1.index.isin(df2_list)]

这样，我们就使用pandas的isin方法完成了查找重复行并删除遗漏数据的步骤。如果代码中出现错误，可能是数据类型不匹配导致的，或者数据文件路径不正确，请确保这些细节正确。如果还有其他问题，请告诉我。

【相关推荐】

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【Python】详解pandas的isin索引和~反向索引
• 除此之外, 这篇博客: pandas中isin()函数及其逆函数使用中的 布尔索引 部分也许能够解决你的问题。

原df是通过合并来的，索引没有重置，就是索引中0123...0123...有多个，因为索引有相同的，所以查询就查多了，取反就少了