去重之前用户的形状为； (2235, 7) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) in () 2 print('去重之前用户的形状为；',all_info.shape) 3 shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', ----> 4 '编号'],keep='lask',inplace=False, ignore_index=False).shape 5 print('依照用户编号，编号去重之后用户信息表大小为；',shape_det) TypeError: drop_duplicates() got an unexpected keyword argument 'ignore_index'

这个错误是因为 `drop_duplicates()` 函数不支持 `ignore_index` 关键字参数。在 Pandas 1.0.0 及以上版本中，`ignore_index` 参数已经成为了 `drop_duplicates()` 函数的默认行为。

要解决这个问题，你可以升级你的 Pandas 版本到 1.0.0 或以上版本，或者将 `ignore_index` 参数从函数调用中删除。如果你想保留返回 DataFrame 的索引，你可以使用 `reset_index()` 函数在去重之后重新设置索引。以下是一个示例代码：

print('去重之前用户的形状为：', all_info.shape)
all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', '编号'], keep='last', inplace=True)
all_info.reset_index(drop=True, inplace=True)
print('依照用户编号和编号去重之后用户信息表大小为：', all_info.shape)

这个代码中，我们首先删除了重复的行，并使用 `reset_index()` 函数重新设置了索引。最后，我们打印了去重后的 DataFrame 的形状。

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all_info = pd.read_csvdownload = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python') print('去重之前用户的形状为；',all_info.shape) shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', '编号'],keep='last',inplace=False).shape print('依照用户编号，编号去重之后用户信息表大小为；',shape_det)写出注释

以下是对代码的注释：

# 读取csv文件，使用pandas库中的read_csv函数
# index_col=0 表示将第一列作为行索引
# encoding='utf-8' 表示使用utf-8编码方式读取文件
# engine='python' 表示使用Python解析器读取文件
all_info = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python')

# 打印去重之前用户信息表的形状（行数、列数）
print('去重之前用户信息表大小为：', all_info.shape)

# 根据“用户编号”和“编号”两列进行去重操作，只保留最后出现的重复行
# subset=['用户编号', '编号'] 表示需要去除重复的列
# keep='last' 表示保留最后一行，其他重复行删除
# inplace=False 表示不在原数据上进行操作，返回一个新的数据集
shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', '编号'], keep='last', inplace=False).shape

# 打印去重之后用户信息表的形状（行数、列数）
print('依照用户编号、编号去重之后用户信息表大小为：', shape_det)