当有相似的值时，如何删除pandas数据帧中的行？

在pandas中，可以使用drop_duplicates()方法来删除数据帧中的重复行。该方法会返回一个新的数据帧，其中不包含重复的行。

下面是使用drop_duplicates()方法删除重复行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的数据帧
data = {'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   col1 col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c
4     4    d
5     5    e

在上述示例中，drop_duplicates()方法会默认对所有列进行比较，如果某一行的所有列的值都与其他行相同，则该行会被删除。如果只想对特定列进行比较，可以使用subset参数指定要比较的列。

此外，drop_duplicates()方法还提供了其他参数，例如keep参数用于指定保留哪个重复行（默认保留第一个出现的重复行），inplace参数用于指定是否在原数据帧上进行修改（默认为False，即返回一个新的数据帧）。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云·Pandas