drop_duplicates方法的作用

drop_duplicates方法的作用是删除Dataframe中的重复行，并返回一个新的Dataframe。该方法有三个参数：subset、keep和inplace。其中，subset参数用于指定要考虑的列，默认为None，即考虑所有列；keep参数用于指定保留哪个重复行，默认为'first'，即保留第一个重复行；inplace参数用于指定是否在原Dataframe上进行操作，默认为False，即返回一个新的Dataframe。[1]

该方法可以通过多个用例来说明其功能。例如，用例1中的Dataframe中有重复行，使用drop_duplicates方法可以删除重复行并返回一个新的Dataframe。用例2中的Dataframe中没有重复行，使用drop_duplicates方法会返回原Dataframe。用例3中的Dataframe中有多列，可以通过subset参数指定要考虑的列。用例4中的Dataframe中有重复行，使用keep参数可以指定保留哪个重复行。用例5中的Dataframe中有重复行，使用inplace参数可以在原Dataframe上进行操作。[2]

与drop_duplicates方法功能相似的是duplicated方法，不同之处在于duplicated方法返回的是布尔列表，将重复元素设为True，否则为False。而drop_duplicates方法等价于将duplicated为True的对应行剔除。[3]

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df_drop_duplicates.info() 其中df_drop_duplicates是Dataframe类型 这行代码什么意思

这行代码的意思是对 DataFrame 类型的 df_drop_duplicates 进行去重，并返回去重后的 DataFrame，然后打印该 DataFrame 的信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。其中，`info()` 方法是 DataFrame 类型的内置方法，用于展示 DataFrame 的基本信息。

pandas的drop_duplicates方法

Pandas 的 `drop_duplicates()` 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。该方法返回一个新的 DataFrame，其中不包含重复的行。

以下是使用 `drop_duplicates()` 方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5],
                   'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']})

# 使用 drop_duplicates() 方法删除重复行
df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

print(df_no_duplicates)

输出结果将会是：

   col1 col2
0     1    a
1     2    b
3     3    c
4     4    d
6     5    e

在这个例子中，原始的 DataFrame 包含重复的行 `(2, 'b')` 和 `(4, 'd')`。使用 `drop_duplicates()` 方法后，这些重复行被删除，得到一个没有重复行的新 DataFrame。

`drop_duplicates()` 方法还有一些可选参数，例如 `subset` 和 `keep`。你可以使用 `subset` 参数指定要检查重复的列，而不是整个行。`keep` 参数用于指定保留哪个重复行，默认值是保留第一个出现的行，你也可以设置为保留最后一个出现的行或者删除所有重复行。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。