Dataframe中的数值比大小
0 952245201 95224520
2 95224520
3 95224690
4 95224900
...
47841 112256360
47842 112256420
47843 112256990
47844 112256990
47845 112257210
Name: 时间, Length: 47846, dtype: int64
用pandas读取一个execl文件，有一列叫时间，将近5万列。我想找出时间列中，数值相同的行，并打印出是在第几行。
现在一个问题，假如按下面的代码去运行，运算出每一行都符合条件（明显时间列的值不一样），不知哪里出问题？不得其解，来寻求帮助。
i=0
for i in range(len(data)):
if nihao['时间'] == nihao['时间'][(i+1)] and nihao['时间'][(i+1)] == nihao['时间'][(i+2)] and nihao['时间'][(i+2)]== nihao['时间'][(i+3)]:#这里不知怎么才能统计3行以上的相同数值，麻烦大神给个方法。
print(i) 更正下，也不是每一行的会print出来，大概打印有2成的行，但明显这些行都不符合我要的那种数值完全相同的行。 你看这样行不行，你先对时间列做一个count，生成一个新列，然后打印新列中大于1的行 pandas我以前学过一点不过也不太会
我有一种思路，用groupby方法对时间分组，这样时间值相同的项就在一个组里了，然后对每一组按序号取最小值，就是最先出现的一行。
由于不知道怎么获取序号，我直接加了一列序号列
这个方法对有序的时间序列，可以求出每一个值所在的行区间，如果序列无序可以求最早或者最晚出现
import pandas
import numpy
lst =
df = pandas.DataFrame(numpy.array().T , columns = ['idx', '_time', 'others'])
#df = df.groupby('_time').max()
df = df.groupby('_time').min()
print(df)
print(df['idx']) CHNwldcmzy 发表于 2022-12-24 18:29
pandas我以前学过一点不过也不太会
我有一种思路，用groupby方法对时间分组，这样时间值相同的项就在一 ...
谢谢楼上2位的回答，不想用count或者排序的方法，还是想有循环的方法来定位到第几列，然后打印出具体列 如果时间是有序排列的，建议直接循环扫一遍，可以把数据压缩为 [时间:[最小行, 最大行]]
如果数据有序且需要多次查询，可以压缩数据二分
如果数据无序且需要多次查询，可以建立字典（dict[时间, list[该时间所有的出现行]]），拿空间换时间，这样也相当于知道了所有的结果。
CHNwldcmzy 发表于 2022-12-24 21:00
如果时间是有序排列的，建议直接循环扫一遍，可以把数据压缩为 [时间:[最小行, 最大行]]
如果数据有序且 ...
谢谢楼上的回答，我尝试下
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