df[df.duplicated(['ID'], keep=False)]

它会把所有复制的行返回给你。

根据文件:

keep: {' first '， ' last '， False}，默认' first ' 'first':除第一次出现外，标记重复为True。 'last':除最后一次出现外，标记重复为True。 False:将所有副本标记为True。

这可能不是问题的解决方案，但可以举例说明:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1,1,3,4],
    'B': [2,2,5,6],
    'C': [3,4,7,6],
})

print(df)
df.duplicated(keep=False)
df.duplicated(['A','B'], keep=False)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  1  2  4
2  3  5  7
3  4  6  6

0    False
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

方法#1:打印所有ID是重复ID之一的行:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv("dup.csv")
>>> ids = df["ID"]
>>> df[ids.isin(ids[ids.duplicated()])].sort_values("ID")
       ID ENROLLMENT_DATE        TRAINER_MANAGING        TRAINER_OPERATOR FIRST_VISIT_DATE
24  11795       27-Feb-12      0643D38-Hanover NH      0643D38-Hanover NH        19-Jun-12
6   11795        3-Jul-12  0649597-White River VT  0649597-White River VT        30-Mar-12
18   8096       19-Dec-11  0649597-White River VT  0649597-White River VT         9-Apr-12
2    8096        8-Aug-12      0643D38-Hanover NH      0643D38-Hanover NH        25-Jun-12
12   A036       30-Nov-11     063B208-Randolph VT     063B208-Randolph VT              NaN
3    A036        1-Apr-12      06CB8CF-Hanover NH      06CB8CF-Hanover NH         9-Aug-12
26   A036       11-Aug-12      06D3206-Hanover NH                     NaN        19-Jun-12

但我想不出一个好办法来防止重复这么多次id。我更喜欢方法#2:在ID上groupby。

>>> pd.concat(g for _, g in df.groupby("ID") if len(g) > 1)
       ID ENROLLMENT_DATE        TRAINER_MANAGING        TRAINER_OPERATOR FIRST_VISIT_DATE
6   11795        3-Jul-12  0649597-White River VT  0649597-White River VT        30-Mar-12
24  11795       27-Feb-12      0643D38-Hanover NH      0643D38-Hanover NH        19-Jun-12
2    8096        8-Aug-12      0643D38-Hanover NH      0643D38-Hanover NH        25-Jun-12
18   8096       19-Dec-11  0649597-White River VT  0649597-White River VT         9-Apr-12
3    A036        1-Apr-12      06CB8CF-Hanover NH      06CB8CF-Hanover NH         9-Aug-12
12   A036       30-Nov-11     063B208-Randolph VT     063B208-Randolph VT              NaN
26   A036       11-Aug-12      06D3206-Hanover NH                     NaN        19-Jun-12

对于我的数据库，.duplicate (keep=False)在列排序之前不起作用。

data.sort_values(by=['Order ID'], inplace=True)
df = data[data['Order ID'].duplicated(keep=False)]

你可以用:

df[df.duplicated(['ID'])==True].sort_values('ID')

复制的行及其所有列值的索引loc#

def dup_rows_index(df):
  dup = df[df.duplicated()]
  print('Duplicated index loc:',dup[dup == True ].index.tolist())
  return dup

由于我无法评论，因此发表了一个单独的答案

若要在多个列的基础上查找重复项，请提及每个列名 如下所示，它将返回所有复制的行集:

df[df[['product_uid', 'product_title', 'user']].duplicated() == True]

另外,

df[df[['product_uid', 'product_title', 'user']].duplicated()]