df= pd.DataFrame({'k1': [ 's1']* 3 + ['s2']* 5,'k2' : [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4,4]})
df

1 重复值判断和查看

df.duplicated(subset=None, keep='first')

功能：
指定列数据重复项判断 ，返回指定列重复行boolean Series.
参数说明：

• subset=None：列标签或标签序列
  ，可选，只考虑某些列来识别重复项;默认使用所有列 。
• keep='first'：{'first' ，'last'
  ，False}
  • first：将第一次出现重复值标记为True
    。
  • last：将最后一次出现重复值标记为True。
  • False：将所有重复项标记为True 。

# 默认判断所有列，只有第一条不标记为true	，后面重复出现的都是true
df.duplicated()
# subset=[list],只判断指定列
df.duplicated(subset=['k1'])
# keep='last',只最后一次不标记为true
，前面的都标记为true
df.duplicated(keep='last')
# keep=false，所有重复项都标记为true
df.duplicated(keep=False)

# 查看记录重复数量	，不包括首次出现那条记录
df.duplicated().value_counts()
# 查看记录重复的所有数量
df.duplicated(keep=False).value_counts()
# 查看所有重复记录
df[df.duplicated(keep=False)]
# 查看除首条外的所有重复记录
df[df.duplicated()]

2 重复值删除

df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

3 异常值初步查看代码

for col_name in df.columns[:-1]:
    s=users_df[col_name].value_counts().sort_index().reset_index()
    if s.shape[0] > 20:
        print(pd.concat([s[:10],s[-10:]]))
    else:
        print(s)