pandas.drop_duplicates()函数是pandas中用于删除重复行的函数。它可以删除DataFrame中的重复行，并返回一个新的DataFrame。
使用方法
pandas.drop_duplicates()函数接受一个参数，即要删除重复行的DataFrame，并返回一个新的DataFrame，其中重复行已被删除。该函数有一些选项参数，允许您指定如何检测重复行，以及如何选择要保留的行。
# 使用pandas.drop_duplicates()函数
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,2,3],
'B':[4,5,6,7,5,6],
'C':[7,8,9,10,8,9]})
# 使用pandas.drop_duplicates()函数删除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 打印结果
print(df)
输出结果如下：
A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 3 4 7 10
上面的代码中，我们创建了一个DataFrame，其中有两行重复，使用pandas.drop_duplicates()函数删除重复行，输出结果，可以看到重复行已被删除。
参数选项
pandas.drop_duplicates()函数有三个可选参数：
- subset：指定要检查重复性的列。
- keep：指定要保留的重复行，默认值为“first”，表示保留第一个重复行，可以指定为“last”，表示保留一个重复行。
- inplace：指定是否在原DataFrame上进行操作，默认值为False，表示不在原DataFrame上进行操作，而是返回一个新的DataFrame。
# 使用pandas.drop_duplicates()函数，指定subset参数
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,2,3],
'B':[4,5,6,7,5,6],
'C':[7,8,9,10,8,9]})
# 使用pandas.drop_duplicates()函数删除重复行，指定subset参数
df = df.drop_duplicates(subset=['A'])
# 打印结果
print(df)
输出结果如下：
A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 3 4 7 10
上面的代码中，我们指定subset参数为“A”，表示只检查“A”列中的重复行，输出结果，可以看到重复行已被删除。
pandas.drop_duplicates()函数是pandas中用于删除重复行的函数。它可以删除DataFrame中的重复行，并返回一个新的DataFrame。该函数接受一个参数，即要删除重复行的DataFrame，并返回一个新的DataFrame，其中重复行已被删除。该函数还有一些可选参数，允许您指定如何检测重复行，以及如何选择要保留的行。