Как найти одинаковые строки в DataFrame - python

Question

У меня есть DataFrame A, как указано ниже, и я хочу найти строки с одинаковыми значениями в своих первых трех столбцах.

import pandas as pd 
import io 
import numpy as np 
import datetime 
A= """ 
    c0 c1 c2 c3 c4 
0 1 a d 3 4 
1 1 a c 0 0 
2 1 a d 3 1 
3 1 b c 0 0 
4 2 b d 8 5 
5 2 b d 3 3 
    """ 

df = pd.read_csv(io.StringIO(A), delimiter='\s+') 
df2= pd.DataFrame(df, columns=['c0', 'c1', 'c2']) 
for i in range(0,4): 
    row1 = df2.irow(i) 
    row2 = df2.irow(i+1) 
    val=all(unique_columns = row1 != row2) 
    print(i) 

Я хочу, чтобы напечатать 2, 5.

Ну, это не сработает, даже если бы он не смог получить строки, которые следуют друг за другом.

В качестве альтернативы, я попробовал np.unique(df2), чтобы узнать, отличается ли число столбцов от df2, что тоже не сработало.

Любая помощь приветствуется.

Answer 1

IIUC затем использовать duplicated:

In [132]: 
df2.index[df2.duplicated()] 

Out[132]: 
Int64Index([2, 6], dtype='int64') 

Так что это работает, потому что он определяет, когда любая строка имеет повторяющиеся значения, поскольку df2 является подмножество перевалов, представляющего интереса, то все столбцы проверяются.

EDIT

df2 кажется излишним здесь вы можете просто сделать:

In [133]: 
df.index[df.duplicated(subset=['c0', 'c1', 'c2'])] 

Out[133]: 
Int64Index([2, 6], dtype='int64') 

Answer 2

In [211]: a.groupby(['c0','c1','c2']).indices 
Out[211]: 
{(1, 'a', 'c'): array([1]), 
(1, 'a', 'd'): array([0, 2]), 
(1, 'b', 'c'): array([3]), 
(2, 'b', 'd'): array([4, 5])} 

Это должно сделать трюк.