当两个pandas数据帧包含相同的行，但一个数据帧多次包含该数据帧时，找出它们之间的差异

当两个pandas数据帧包含相同的行，但一个数据帧多次包含该数据帧时，可以使用pandas库中的duplicated()函数和drop_duplicates()函数来找出它们之间的差异。

首先，使用duplicated()函数可以判断数据帧中的每一行是否是重复的，返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否是重复的。可以通过设置keep参数来指定保留哪个重复的行，默认为保留第一个重复的行。

然后，使用drop_duplicates()函数可以删除数据帧中的重复行，返回一个新的数据帧。可以通过设置keep参数来指定保留哪个重复的行，默认为保留第一个重复的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 6]})

# 判断每一行是否是重复的
duplicated_rows = df2.duplicated()

# 找出重复的行
duplicated_df = df2[duplicated_rows]

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

# 打印结果
print("重复的行：")
print(duplicated_df)
print("去重后的数据帧：")
print(unique_df)

输出结果为：

重复的行：
   A  B
3  3  6
去重后的数据帧：
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个例子中，数据帧df2中的第四行是重复的，通过duplicated()函数找出了重复的行，并通过drop_duplicates()函数删除了重复的行，得到了去重后的数据帧unique_df。

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