创建Dataframe数据对象：不改变当前对象，以保留重复行中第一次出现的行的方式删除重复行，将结果存储到新的Dataframe数据对象；创建Dataframe数据对象：不改变当前对象，以保留重复行中最后一次出现的行的方式删除重复行，将结果存储到新的Dataframe数据对象

。感谢您的提问，以下是回答：

对于第一个问题，可以通过调用 pandas 库的 drop_duplicates 方法来实现：

new_df = df.drop_duplicates(keep='first')

其中，参数 keep='first' 表示保留重复行中第一次出现的行。

对于第二个问题，可以将 keep 参数设为 'last'：

new_df = df.drop_duplicates(keep='last')

这样就可以将重复行中最后一次出现的行保留下来。请注意，这两个操作都会返回一个新的数据对象，不会修改原来的对象。

相关问题

创建Dataframe数据对象：不改变当前对象，以保留重复行中第一次出现的行的方式删除重复行，讲结果存储到新的Dataframe数据对象

你可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来实现这个过程。具体代码实现如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据在 df 变量中
new_df = df.drop_duplicates()

其中，drop_duplicates() 方法默认会保留第一次出现的行，删除重复的行，并且返回一个新的 Dataframe 数据对象 new_df，不会改变原有的数据对象 df。

dataframe根据某两列保留第一次出现的行

在Python的Pandas库中，可以使用`drop_duplicates`方法来根据一列或几列保留第一次出现的行。具体操作如下：

1. 如果你只需要根据某一列去除重复项，可以直接在该列上应用`drop_duplicates`方法，并设置`keep='first'`参数，这样就会保留第一次出现的行，而删除之后重复出现的行。

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 4],
    'B': [5, 5, 6, 7, 7],
    'C': ['a', 'b', 'b', 'a', 'a']
})

# 根据列'A'保留第一次出现的行
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first')

2. 如果需要根据两列来去除重复项，只需要将列名放入`subset`参数的列表中，并设置`keep='first'`，这样就会根据这两列的组合值保留第一次出现的行，而删除之后重复的行。

# 假设需要根据列'A'和'B'的组合去重
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='first')

这个方法允许你非常灵活地根据一个或多个列去除重复数据，`keep='first'`确保了保留第一次出现的行。