使用duplicated()删除重复行时应该怎么做？

当你想使用`duplicated()`函数删除DataFrame中的重复行时，通常会结合`drop_duplicates()`方法一起使用。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含重复数据的DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'column1': [1, 2, 2, 3, 4, 5],
    'column2': ['a', 'b', 'a', 'c', 'd', 'e']
})

# 使用duplicated()获取重复行标识
duplicates = df.duplicated()

# 然后通过drop_duplicates()并设定keep='first'（保留第一次出现的），删除重复行
df_unique = df.drop_duplicates(keep='first')

print(df_unique)

在这个例子中，`keep='first'`意味着只会保留每个唯一组的第一个记录，其他的重复会被移除。

如果你想删除所有的重复记录，可以设置`keep=False`：

df_no_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)