Pythonデータ分析入門編10:重複の特定(duplicated)

#09:重複の特定(duplicated)

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0    2.1\n",
      "1    2.3\n",
      "2    NaN\n",
      "3    2.0\n",
      "4    2.5\n",
      "5    NaN\n",
      "6    2.8\n",
      "7    3.0\n",
      "8    NaN\n",
      "9    2.2\n",
      "dtype: float64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "s = pd.Series([2.1, 2.1, None, 2.2, 2.5, \n",
    "               None, 2.8, 3.0, None, 2.2])\n",
    "print(s)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "   Spot-1  Spot-2  Spot-3  Spot-4  Spot-5\n",
      "0     2.1     1.8     2.5     NaN     2.0\n",
      "1     2.3     1.9     2.6     2.2     2.2\n",
      "2     NaN     NaN     2.4     2.1     NaN\n",
      "3     NaN     2.0     NaN     NaN     2.1\n",
      "4     2.5     NaN     2.7     2.0     NaN\n",
      "5     NaN     NaN     NaN     2.1     2.6\n",
      "6     2.8     2.3     2.9     NaN     NaN\n",
      "7     3.0     2.4     NaN     2.5     NaN\n",
      "8     NaN     2.0     NaN     NaN     2.1\n",
      "9     2.2     NaN     2.6     2.3     NaN\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Spot-1\": [2.1, 2.3, None, None, 2.5, None, 2.8, 3.0, None, 2.2],\n",
    "                  \"Spot-2\": [1.8, 1.9, None, 2.0, None, None, 2.3, 2.4, 2.0, None],\n",
    "                  \"Spot-3\": [2.5, 2.6, 2.4, None, 2.7, None, 2.9, None, None, 2.6],\n",
    "                  \"Spot-4\": [None, 2.2, 2.1, None, 2.0, 2.1, None, 2.5, None, 2.3],\n",
    "                  \"Spot-5\": [2.0, 2.2, None, 2.1, None, 2.6, None, None, 2.1, None]})\n",
    "print(df)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

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★ 実技1
★ 実技2

実技課題「重複の特定(シリーズ)」

コードエリアには、シリーズ s が定義されています。
このシリーズ s に含まれる重複している値を特定して、その箇所をTrue, Falseで出力してください。
- True : その値より前に重複している他の値あり
- False: その値より前に重複している他の値なし

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(s)をコメントアウトして回答してください。

実技課題「重複の特定(データフレーム)」

コードエリアには、データフレームdfが定義されています。
このデータフレームdfに含まれる重複している行を特定して、その箇所をTrue, Falseで出力してください。
- True : その行の値がすべて一致する行が、それより前の行にある
- False: その行の値がすべて一致する行が、それより前の行にない

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(df)をコメントアウトして回答してください。

このチャプターでは、重複している値や行を特定する方法を学習します。

重複の特定(duplicated)

duplicatedメソッドを用いることで、シリーズやデータフレームに含まれる重複している値や行を特定することができる
- シリーズの例:
```
import pandas as pd


s = pd.Series([1, 2, 3, 1, 5, 2, 4])
print(s.duplicated())
        
```
  - シリーズsのそれぞれの値について、それ以前に重複している値が他にあるかを調べ、True, Falseで重複している箇所を表している
- データフレームの例:
```
import pandas as pd


df = pd.DataFrame([["Kirishima", "ruby"], ["Kirishima", "python"], ["Kirishima", "ruby"]], columns=["student", "lang"])
print(df.duplicated())
        
```
  - データフレームのそれぞれの行について、その行の値がすべて一致する行が、それより前の行にあるかを調べ、True, Falseで重複している箇所を表している

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コード判定結果

実技課題 「重複の特定(シリーズ)」

実技課題 「重複の特定(データフレーム)」

重複の特定(duplicated)

実技課題「重複の特定(シリーズ)」

実技課題「重複の特定(データフレーム)」