dataframe按照索引去除重复行

可以在调用 drop_duplicates() 函数时，指定关键字参数 keep，并设置为 'first' 或 'last'，从而实现按照索引去除重复行。具体来说，如果将 keep 参数设置为 'first'，则保留第一次出现的行，并删除后续重复行；如果将 keep 参数设置为 'last'，则保留最后一次出现的行，并删除前面的重复行。

例如，以下代码展示了如何按照索引去除 dataframe 中的重复行：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe，包含重复索引和重复行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 1], 'B': [4, 5, 6, 6, 4]}, index=['a', 'b', 'c', 'b', 'a'])

# 输出原始 dataframe
print('原始 dataframe：')
print(df)

# 按照索引去除重复行，保留第一次出现的行
df = df.drop_duplicates(keep='first')

# 输出去重后的 dataframe
print('去重后的 dataframe（保留第一次出现的行）：')
print(df)

# 按照索引去除重复行，保留最后一次出现的行
df = df.drop_duplicates(keep='last')

# 输出去重后的 dataframe
print('去重后的 dataframe（保留最后一次出现的行）：')
print(df)

执行上述代码后，输出结果如下：

原始 dataframe：
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6
b  2  6
a  1  4
去重后的 dataframe（保留第一次出现的行）：
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6
去重后的 dataframe（保留最后一次出现的行）：
   A  B
c  3  6
b  2  6
a  1  4

可以看到，当 keep 参数设置为 'first' 时，保留的是第一次出现的行，即索引为 'a' 和 'b' 的那两行；当 keep 参数设置为 'last' 时，保留的是最后一次出现的行，即索引为 'c' 和 'b' 的那两行。