如何合并两个重复行的数据框？

合并两个重复行的数据框可以通过以下步骤实现：

首先，确保你已经导入了需要处理的数据框，并确保它们具有相同的列名和顺序。
使用concat()函数将两个数据框垂直合并成一个数据框。该函数的语法为：pd.concat([df1, df2])，其中df1和df2分别是要合并的两个数据框。
检测重复行：使用duplicated()函数来检测重复行。该函数返回一个布尔类型的Series，标识每一行是否为重复行。可以使用df.duplicated()来检测整个数据框中的重复行，或者使用df.duplicated(subset=[column_name])来检测某个特定列中的重复行。
删除重复行：使用drop_duplicates()函数删除重复行。该函数会返回一个删除了重复行的数据框。可以使用df.drop_duplicates()来删除整个数据框中的重复行，或者使用df.drop_duplicates(subset=[column_name])来删除某个特定列中的重复行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 导入数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [7, 8, 9]})

# 合并数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 检测重复行
duplicated_rows = merged_df.duplicated()

# 删除重复行
deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()

# 打印结果
print("合并后的数据框：")
print(merged_df)
print("\n重复行：")
print(duplicated_rows)
print("\n删除重复行后的数据框：")
print(deduplicated_df)

这样，你就可以得到合并并删除重复行后的数据框。记住，这只是一个示例，具体的实现方式可能会根据你的数据和需求而有所不同。

以上是合并两个重复行的数据框的方法，希望能帮助到你。如果有任何问题，请随时提问。