python删除data中完全重复的行

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在Python中，我们可以使用DataFrame的drop_duplicates方法来删除完全重复的行。
在Python的pandas库中，有一个非常实用的方法叫做drop_duplicates，它能够帮助我们删除DataFrame中完全重复的行。这个方法会返回一个删除了重复行的新DataFrame，不会更改原来的DataFrame。默认情况下，它会考虑所有列，但也可以选择只考虑某些列。
例如，假设我们有以下的DataFrame：
python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large', 'small', 'small'],
'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
})
我们可以使用drop_duplicates方法删除所有完全重复的行：
python
data_unique = data.drop_duplicates()
此时，data_unique就是一个新的DataFrame，其中删除了所有完全重复的行。需要注意的是，drop_duplicates方法默认保留第一次出现的行，删除其后的重复行。如果你想删除所有重复的行（即只要出现重复就删除），你需要将参数keep设置为False：
python
data_unique = data.drop_duplicates(keep=False)
以上就是在Python中删除DataFrame中完全重复的行的方法。如果你需要基于某些列来删除重复的行（即这些列完全相同即为重复），你可以将列名放入一个列表中，然后传递给drop_duplicates方法的subset参数。例如，只基于列'A'和'B'来删除重复的行：
python
data_unique = data.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
总的来说，Python提供了非常灵活和强大的工具来处理数据中的重复行，能够满足各种不同的需求。