可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [1, 2, 3, 4, 5],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
duplicate_rows = df[df.duplicated(['A', 'B'], keep=False)]
df = df.drop(duplicate_rows.index)
这样,数据帧df中具有相同值的行将被删除。在这个例子中,我们根据列'A'和列'B'的值来判断是否为相同的行。你可以根据实际情况修改列名。
Pandas是一个强大的数据分析库,它提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。它在数据清洗、数据处理、数据分析等方面非常有用。
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