删除Pandas df中不满足条件的重复行

在Pandas中，要删除DataFrame（df）中不满足条件的重复行，可以使用以下步骤：

1. 导入Pandas库：首先，需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：接下来，创建一个包含重复行的DataFrame。

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

1. 删除不满足条件的重复行：使用Pandas的drop_duplicates()方法，可以删除不满足条件的重复行。该方法会返回一个新的DataFrame，其中不满足条件的重复行已被删除。

df = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep=False)

在上述代码中，我们使用了subset参数来指定根据哪些列进行重复行的判断。在这个例子中，我们根据列'A'进行判断。另外，通过设置keep参数为False，可以删除所有重复行，而不仅仅是保留第一个或最后一个重复行。

1. 打印结果：最后，可以打印删除重复行后的DataFrame。

print(df)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

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

df = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep=False)

print(df)

这样，不满足条件的重复行就会被删除，并且打印出删除后的DataFrame。

关于Pandas的drop_duplicates()方法的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品文档：Pandas drop_duplicates()方法。