pandas的drop_duplicates（）解释

pandas的drop_duplicates()方法可以用来删除DataFrame对象中的重复行。具体来说，它会返回一个新的DataFrame对象，其中包含原始DataFrame对象中除去重复行后剩余的行。

drop_duplicates()方法接受一些可选参数，包括：

- subset：用于指定要比较的列，默认为所有列。
- keep：用于指定保留哪一个重复行。如果设置为"first"（默认值），则保留第一个出现的重复行，如果设置为"last"，则保留最后一个出现的重复行，如果设置为False，则删除所有重复行。
- inplace：用于指定是否直接修改原始DataFrame对象，默认为False，即返回一个新的DataFrame对象。

例如，假设我们有以下DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [1, 2, 3, 3]})
print(df)

输出：

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  3
3  2  3

我们可以使用drop_duplicates()方法来删除重复行：

df.drop_duplicates()

输出：

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  3

注意到第3行和第4行是重复的，而它们只出现了一次，这是因为drop_duplicates()默认情况下保留第一个出现的重复行。如果我们希望删除所有重复行，可以将keep参数设置为False：

df.drop_duplicates(keep=False)

输出：

   A  B
0  1  1
1  1  2

还可以指定subset参数来指定要比较的列，例如：

df.drop_duplicates(subset=['A'])

输出：

   A  B
0  1  1
2  2  3

这个例子中，我们只比较了'A'列，并删除了其中重复的行。