整合两个具有相同列的dataframe，比较每一行的所有数据去重

在Python的pandas库中，如果你想整合两个具有相同列的DataFrame并对每一行的数据进行去重，你可以这样做：

假设我们有两个DataFrame，df1和df2，它们都有相同的列结构：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是这样的
df1 = pd.DataFrame({
    'column1': ['a', 'b', 'c'],
    'column2': [1, 2, 3],
    # 更多列...
})

df2 = pd.DataFrame({
    'column1': ['d', 'e', 'f'],
    'column2': [4, 5, 6],
    # 同样的列...
})

要合并并去除重复行，你可以使用`pd.concat`函数结合`drop_duplicates`方法：

# 将两个DataFrame水平堆叠 (concatenate) 并去除重复行
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True).drop_duplicates()

print(merged_df)

`ignore_index=True`是为了确保新合并后的索引是连续的，`drop_duplicates`则会检查所有列，如果某一行在两部分中都出现，则删除重复行。

这样，你会得到一个整合后的DataFrame，其中不会有完全相同的行（除了可能存在的唯一标识符之外）。如果有多个列参与去重，`drop_duplicates`默认基于所有列进行判断。