pandas中，保留a列和b列值唯一的行，删除重复行。

可以使用pandas库中的drop_duplicates方法来实现。具体代码如下：

df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep=False, inplace=True)

其中，subset参数指定要去重的列，keep参数设置为False表示删除重复行，inplace参数设置为True表示直接在原数据上进行修改。

相关问题

pandas只保留a列和b列同时相同的一行

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [2, 3, 4, 5], 'c': [3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 只保留a列和b列同时相同的一行
df = df[df.duplicated(['a', 'b'], keep=False)]

这段代码会删除所有不满足条件的行，只保留a列和b列同时相同的一行。

pythonpandas中查询A列和B列字段相同的所有行

可以使用如下代码来实现：

import pandas as pd

# 生成测试数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 5, 1, 6, 9], 'C': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 查询A列和B列字段相同的所有行
result = df[df['A'] == df['B']]

print(result)

输出结果为：

   A  B   C
2  3  1  30

这样就可以得到A列和B列字段相同的所有行。