df.drop_duplicates()对数据帧不起作用

df.drop_duplicates()是一个用于数据帧去重的方法。它的作用是删除数据帧中的重复行。

具体而言，该方法会比较数据帧中的每一行，如果发现有两行或多行的数据完全相同，则只保留其中的一行，其余重复行将被删除。

这个方法在数据清洗和数据分析中非常有用。通过去除重复行，可以确保数据的准确性和一致性，避免重复计算和分析。

使用该方法时，需要注意以下几点：

1. 默认情况下，该方法会比较数据帧中的所有列。如果只想比较特定列，可以通过subset参数指定需要比较的列。
2. 默认情况下，该方法会保留第一次出现的重复行，而删除后续出现的重复行。如果想保留最后一次出现的重复行，可以设置keep参数为'last'。
3. 该方法会返回一个新的数据帧，原始数据帧不会被修改。如果想在原始数据帧上进行修改，可以设置inplace参数为True。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的数据帧
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用drop_duplicates方法去重
df_unique = df.drop_duplicates()

# 打印去重后的数据帧
print(df_unique)

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