合并两个数据帧后如何丢弃重复？

合并两个数据帧后如何丢弃重复取决于具体的数据处理需求和使用的编程语言/工具。以下是一种常见的方法：

1. 首先，使用合适的方法将两个数据帧进行合并，例如使用 pandas 库中的 concat()、merge() 或者 join() 方法。
2. 在合并后的数据帧中，可以使用 drop_duplicates() 方法来丢弃重复的行。该方法会根据指定的列或者所有列的数值进行比较，并且只保留第一次出现的重复行。
3. 如果需要保留最后一次出现的重复行，可以使用 keep='last' 参数。
4. 如果需要根据特定列进行重复行的判断，可以使用 subset 参数指定列名。

下面是一个示例代码（使用 Python 和 pandas）：

import pandas as pd

# 合并两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': ['c', 'd', 'e']})
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 丢弃重复行
deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()

print(deduplicated_df)

这个示例中，我们首先使用 concat() 方法将 df1 和 df2 两个数据帧合并为 merged_df。然后，使用 drop_duplicates() 方法丢弃 merged_df 中的重复行，并将结果保存在 deduplicated_df 中。最后，打印 deduplicated_df。

请注意，这只是一个示例，具体的实现方式可能因使用的编程语言和工具而有所不同。在实际应用中，可以根据具体需求进行调整和优化。