我已经默认df.duplicated选择的是所有列，那为什么结果出来后，明明不是完全重复的行，df.duplicated却认为它是重复的

当你使用`pandas.DataFrame.duplicated()`函数检查数据框是否包含重复行时，默认情况下，它会基于所有列的值来进行判断。如果某一行中某一列有缺失值，而其他列的值与其他行匹配，那么这一行会被标记为重复，即使从某个特定的角度来看这行并不完全相同。

`duplicated()`方法采用的是精确匹配规则（"keep=False"`），这意味着如果有任一列的值不同，该行就会被视为非重复。如果你想排除那些仅有一两个非关键列（如ID或时间戳）不同的情况，可以设置`subset`参数，指定只考虑某些列进行比较：

# 例如，如果我们只想基于列A和列B判断是否重复
duplicate_rows = df.duplicated(subset=['column_A', 'column_B'], keep=False)

如果你确定不应该基于部分列识别重复，可以尝试`keep='first'`或`keep=True`，这样只会保留第一次出现的行，并忽略后面的重复：

unique_rows = df.drop_duplicates(subset=['column_A', 'column_B'], keep='first')