从合并的数据帧中移除重复项，同时将重复项保留在原始数据集中

，可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个数据帧df1和df2，用于合并：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6], 'B': ['c', 'd', 'e', 'f']})

接下来，我们使用concat函数将两个数据帧合并，并设置参数ignore_index为True，以重新索引合并后的数据帧：

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

现在，我们可以使用duplicated函数找到重复项的索引：

duplicates = merged_df.duplicated()

然后，我们可以使用drop_duplicates函数移除重复项，并设置参数keep为False，以保留重复项在原始数据集中的位置：

merged_df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)

最后，我们可以打印出移除重复项后的数据帧：

print(merged_df)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6], 'B': ['c', 'd', 'e', 'f']})

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
duplicates = merged_df.duplicated()
merged_df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)

print(merged_df)

这样，我们就从合并的数据帧中移除了重复项，并将重复项保留在原始数据集中。