如何在Pandas的DataFrame中使用`drop_duplicates`方法？

`drop_duplicates`是Pandas库中DataFrame对象的一个方法，用于删除DataFrame中的重复行。通过这个方法，你可以轻松地得到一个没有重复行的新DataFrame。该方法有几个重要的参数：

1. `subset`：默认为None，表示对所有列查找重复项。可以指定一列或多列的列名列表，只有这些列相同的行才会被认为是重复的。
2. `keep`：指定如何处理重复项，默认为`first`，表示保留第一次出现的项。其他可选值包括`last`（保留最后一次出现的项）和`False`（移除所有的重复项）。
3. `inplace`：默认为`False`，表示不会在原地修改DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果设置为`True`，则会在原地修改DataFrame，返回`None`。

下面是一个简单的使用例子：

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'Tom', 'Juli', 'Juli', 'Nick'],
        'Age': [20, 21, 20, 19, 19, 21]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复项，只保留第一次出现的项
df_unique = df.drop_duplicates()

# 如果只想在某个子集上找重复项，例如只在'Name'列上找
df_unique_subset = df.drop_duplicates(subset=['Name'])

# 如果想移除所有的重复项
df_unique_all = df.drop_duplicates(keep=False)

在使用`drop_duplicates`方法时，可以通过调整参数来精确控制哪些重复项被保留或删除，以满足不同的数据处理需求。