dataframe根据重复数据放到新的dataframe

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法去除重复数据，并将结果存储到新的 DataFrame 中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Bob', 'David', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 30, 40, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据重复数据放到新的 DataFrame
df_duplicates = df[df.duplicated()]
print(df_duplicates)

上述代码首先创建了一个包含重复数据的 DataFrame `df`，然后使用 `df.duplicated()` 找到重复的行并存储到新的 DataFrame `df_duplicates` 中。输出结果为：

      Name  Age    City
3      Bob   30   Paris
5  Charlie   35  London

可以看到，`df_duplicates` 中只包含重复的行数据。如果想要保留第一个出现的重复数据，可以在 `drop_duplicates()` 方法中设置参数 `keep='first'`。例如：

df_duplicates = df[df.duplicated(keep='first')]

此时，`df_duplicates` 中只会保留第一个出现的重复数据。