pandas: DataFrame 删除重复的行

在 Pandas 中，可以使用 drop_duplicates() 方法删除 DataFrame 中的重复行。
示例代码：
import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob'],
'age': [25, 30, 25, 35, 30],
'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印结果
print(df)
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输出结果：
name age city
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Paris
3 Charlie 35 Tokyo
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可以看到，重复的行已经被删除了。注意，drop_duplicates() 方法默认会判断所有列的值是否相同，只有完全相同的行才会被删除。如果只想根据某些列进行判断，可以使用 subset 参数指定这些列的名称。例如，如果只想根据 name 和 city 这两列进行判断，可以这样写：
df.drop_duplicates(subset=['name', 'city'], inplace=True)
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