如何用pandas从2个CSV文件中删除所有重复的行？

使用pandas库可以很方便地从两个CSV文件中删除所有重复的行。下面是一个完善且全面的答案：

首先，我们需要导入pandas库，并使用read_csv()函数读取两个CSV文件的内容，并将它们分别存储在两个DataFrame对象中。

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件的内容
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

接下来，我们可以使用drop_duplicates()函数来删除重复的行。该函数会返回一个新的DataFrame对象，其中不包含重复的行。

# 删除重复的行
df1 = df1.drop_duplicates()
df2 = df2.drop_duplicates()

如果你想要在两个DataFrame对象中删除重复的行，并将结果保存到新的CSV文件中，可以使用to_csv()函数。

# 删除重复的行，并保存到新的CSV文件中
df1 = df1.drop_duplicates()
df1.to_csv('new_file1.csv', index=False)

df2 = df2.drop_duplicates()
df2.to_csv('new_file2.csv', index=False)

在这个过程中，我们使用了drop_duplicates()函数来删除重复的行，并使用to_csv()函数将结果保存到新的CSV文件中。其中，index=False参数用于禁止保存索引列。

至于pandas的具体使用方法和更多功能，你可以参考腾讯云的数据分析产品TDSQL，它是一种高性能、高可用的云数据库产品，支持pandas等数据分析工具，可以帮助你更好地处理和分析数据。

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