Python | Pandas TimedeltaIndex.duplicado

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas TimedeltaIndex.duplicated()detecta valores duplicados en el objeto TimedeltaIndex dado. Devuelve un np.ndarray booleano que indica valores duplicados. Todas las ocurrencias duplicadas de los valores están marcadas Trueexcepto la primera ocurrencia.

Sintaxis: TimedeltaIndex.duplicated(keep=’first’)

Parámetros:
mantener: {‘primero’, ‘último’, Falso}, predeterminado ‘primero’
-> primero: marca los duplicados como verdaderos excepto la primera aparición.
-> último: marca los duplicados como verdaderos, excepto la última aparición.
-> Falso: marca todos los duplicados como verdaderos.

Retorno: duplicado: np.ndarray

Ejemplo n.º 1: use TimedeltaIndex.duplicated()la función para verificar todas las ocurrencias duplicadas de los elementos en el objeto TimedeltaIndex dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', '+23:59:59.999999',
                                '22 day 2 min 3us 10ns', '+23:59:59.999999',
                                '+23:29:59.999999', '+12:19:59.999999'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

Producción :

Ahora usaremos la TimedeltaIndex.duplicated()función para verificar todas las ocurrencias duplicadas.

# find duplicated elements in tidx
tidx.duplicated()

Salida:

como podemos ver en la salida, la TimedeltaIndex.duplicated()función ha devuelto un ndarray que contiene valores booleanos para cada elemento de tidx. Los elementos están marcados Truesi no están duplicados, de lo contrario, están marcados False.
 
Ejemplo n.º 2: use TimedeltaIndex.duplicated()la función para verificar todas las ocurrencias duplicadas de los elementos en el objeto TimedeltaIndex dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['1 days 02:00:00', '1 days 06:05:01.000030',
                                '1 days 02:00:00', '1 days 02:00:00',
                                '21 days 06:15:01.000030'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

Producción :

Ahora usaremos la TimedeltaIndex.duplicated()función para verificar todas las ocurrencias duplicadas.

# find duplicated elements in tidx
tidx.duplicated()

Salida:

como podemos ver en la salida, la TimedeltaIndex.duplicated()función ha devuelto un ndarray que contiene valores booleanos para cada elemento de tidx. Los elementos están marcados Truesi no están duplicados, de lo contrario, están marcados False.