df.drop_duplicates(subset=compare_list, keep='first', inplace=True)

在Pandas库中，`df.drop_duplicates()`函数是一个数据清洗功能，主要用于从DataFrame中删除重复的行。这个函数对DataFrame的每一列应用去重操作，返回一个新的DataFrame，除非你设置了`inplace=True`，否则默认返回的是新的DataFrame。

参数说明：
- `subset`: 可选参数，一个列标签序列，可以选择哪些列来进行去重操作。如果不指定，将会对整个DataFrame进行去重。
- `keep`: 可选参数，决定了如何处理重复值。有以下三种选择：
- `'first'` (默认): 保留第一次出现的重复项，后面的会被删除。
- `'last'`: 保留最后一次出现的重复项。
- `False` 或 `'drop'`: 删除所有的重复项。

- `inplace`: 如果设置为True（默认False），则会直接在原始DataFrame上修改并删除重复项，否则返回一个新的DataFrame。

例如：

import pandas as pd

# 假设有这样一个包含重复项的数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'c'],
    'B': [1, 2, 3, 1, 2]
})

# 使用drop_duplicates删除'A'列的重复值，保留第一个出现的
df_cleaned = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first')
print(df_cleaned)