识别完全重复行

有时，数据集里会多次出现完全相同的记录。这可能是因为数据录入错误、数据收集时的系统故障，或者合并不同来源数据时出现问题。这些相同的条目被称为完全重复行。它们是指每一列中的值都与另一行中的值完全匹配的行。

可以把它想象成你的收藏中有同一个人两张一模一样的名片。它们提供的信息完全相同。在数据集中，这些完全重复的记录不会增加新信息，反而可能使计数虚高，扭曲统计汇总（如平均值或总和），并可能使基于这些数据训练的算法产生偏差。

识别这些行通常是处理重复数据的第一步，因为这是最直接的情况。我们寻找的是整个记录的完全匹配。

使用工具查找精确匹配

数据集中可能会出现完全相同的记录。这些重复的条目被称为完全重复行，它们的每个列中的值都与另一行中的值完全匹配。大多数数据分析工具都提供函数来检测这些完全重复的行。Python的pandas库常用于数据操作，我们可以在此使用它来演示。例如，以下是一个简单的客户反馈分数数据集：

客户ID	会话ID	反馈日期	分数	产品
C101	S201	2023-10-26	8	WidgetA
C102	S202	2023-10-26	9	WidgetB
C101	S203	2023-10-27	7	WidgetA
C102	S202	2023-10-26	9	WidgetB
C103	S204	2023-10-27	10	WidgetC
C101	S201	2023-10-26	8	WidgetA

仔细观察，你会发现第二行（索引1：C102, S202, ...）与第四行（索引3）相同。此外，第一行（索引0：C101, S201, ...）与最后一行（索引5）也相同。这些都是完全重复的记录。

如果这些数据加载到一个名为feedback_df的pandas DataFrame中，我们可以使用.duplicated()方法来识别它们：

# 如果尚未导入pandas，请先导入
import pandas as pd

# 示例DataFrame（请替换为你的实际数据加载）
data = {
    'CustomerID': ['C101', 'C102', 'C101', 'C102', 'C103', 'C101'],
    'SessionID': ['S201', 'S202', 'S203', 'S202', 'S204', 'S201'],
    'FeedbackDate': ['2023-10-26', '2023-10-26', '2023-10-27', '2023-10-26', '2023-10-27', '2023-10-26'],
    'Score': [8, 9, 7, 9, 10, 8],
    'Product': ['WidgetA', 'WidgetB', 'WidgetA', 'WidgetB', 'WidgetC', 'WidgetA']
}
feedback_df = pd.DataFrame(data)

# 检查完全重复行
# 默认情况下，它将后续出现的重复项标记为True
is_duplicate = feedback_df.duplicated()

# 显示每行的布尔结果
print(is_duplicate)

理解输出结果

duplicated()方法返回一个包含布尔值（True或False）的pandas Series。这个Series的长度与原始DataFrame中的行数匹配。

我们示例的输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
5     True
dtype: bool

解读如下：

• False: 表示该行在目前检查过的数据集中是唯一的，或者是一组重复行中的第一次出现。默认情况下，pandas会将它遇到的第一个实例视为“原始”数据，而不是重复数据。
• True: 表示该行是DataFrame中较早出现的行的精确副本。在我们的例子中，第3行被识别为True，因为它与第1行相同。第5行被标记为True，因为它与第0行相同。

这个布尔Series作为一个标记，指出基于所有列匹配的冗余副本行。在进行下一步之前，这种识别是必不可少的，下一步通常涉及决定是否移除这些标记的重复项以清理数据集。我们将在“移除重复行”一节中介绍移除过程。