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)