如何在DataFrame.drop_duplicates()调用中获取丢弃的重复列表？

在DataFrame.drop_duplicates()调用中，可以通过设置参数keep=False来获取丢弃的重复列表。具体步骤如下：

1. 首先，使用drop_duplicates()方法对DataFrame进行重复值的删除操作。
2. 在drop_duplicates()方法中，设置参数keep=False，表示保留所有重复值的第一个实例，并删除后续的重复值。
3. 将返回的DataFrame与原始DataFrame进行比较，找出被丢弃的重复值，即为丢弃的重复列表。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 2, 1],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'b', 'a']}
df = pd.DataFrame(data)

# 调用drop_duplicates()方法，设置keep=False
df_dropped = df.drop_duplicates(keep=False)

# 获取丢弃的重复列表
dropped_list = df[~df.index.isin(df_dropped.index)]

print("丢弃的重复列表：")
print(dropped_list)

输出结果为：

丢弃的重复列表：
   A  B
0  1  a
4  1  a

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的数据分析服务TencentDB来处理DataFrame数据，具体产品介绍和链接如下：

• 产品名称：腾讯云数据库 TencentDB
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