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一、基本用法

二。示例

<code>drop_duplicates()是Pandas中一个非常实用的方法，用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值，只保留第一次出现的记录。

一、基本用法

它的基本语法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)code>

subset：可选参数，指定考虑哪些列来判断重复，默认为所有列。你可以传入一列或多列的列名列表（作为字符串列表）来确定重复性。

keep：可选参数，决定如何处理重复项。

'first'（默认）：保留每个重复组中的第一个出现的行。'last'：保留每个重复组中的最后一个出现的行。False：删除所有重复的行。

inplace：可选参数，如果设置为True，则直接在原DataFrame上进行修改，不返回新的DataFrame。

二。示例

<code>df_unique = df.drop_duplicates()

print("\nDataFrame after removing duplicates (all columns):")

print(df_unique)

如果我们只想根据'Name'和'Age'列来判断重复，并保留每个重复组的第一个出现：

<code>df_unique_subset = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'])

print("\nDataFrame after removing duplicates (Name and Age columns):")

print(df_unique_subset)

 如果希望删除所有重复，不保留任何重复行：

<code>df_remove_all_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)

print("\nDataFrame after removing all duplicates:")

print(df_remove_all_duplicates)