一、使用语法及参数

使用语法：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
subset -- 指定特定的列 默认所有列
keep:{'first', 'last', False} -- 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个
    keep=False -- 表示删除所有重复项 不保留
inplace -- 是否直接修改原对象
ignore_index=True -- 重置索引 （version 1.0.0 才有这个参数）
1.例子一
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],
                   'b':['a','b','a','b']})
df.drop_duplicates('b', 'first', inplace=True)
print(df)
0  1  a
1  1  b
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False)
# 删除所有重复项 不保留
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], False)
2.例子二
# 构建测试数据框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
# 默认按所有列去重
df.drop_duplicates()
# 指定列
df.drop_duplicates(subset=['brand'])
# 保留最后一个重复值
df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')
3.删除重复项后重置索引
# 方法一
df.drop_duplicates(ignore_index=True)
# 方法二
df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)
# 方法三
df.index = range(df.shape[0])
参考链接：drop_duplicates去重详解
参考链接：Pandas之drop_duplicates：去除重复项
参考链接：pandas.DataFrame.drop_duplicates
参考链接：如何使用drop_duplicates进行简单去重（入门篇）