Pandas :如何删除特定数量的重复行？

在Pandas中，可以使用drop_duplicates()函数来删除特定数量的重复行。这个函数会返回一个新的DataFrame，其中不包含重复的行。

要删除特定数量的重复行，可以设置keep参数为first或last。默认情况下，keep参数的值为first，表示保留第一次出现的重复行，而删除后续出现的重复行。如果设置keep参数为last，则保留最后一次出现的重复行，而删除之前出现的重复行。

以下是删除特定数量的重复行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'col2': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除col1列中的2个重复行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates(subset='col1', keep='last')

print(df_drop_duplicates)

输出结果为：

   col1 col2
1     1    a
3     2    b
5     3    c

在上述示例中，我们使用subset参数指定了要进行重复行检查的列（这里是col1），并将keep参数设置为last。结果DataFrame df_drop_duplicates 中只包含了一列col1的唯一值，并删除了第一次出现的重复行。

关于Pandas的更多信息和详细用法，您可以参考腾讯云文档中的相关文档：Pandas（数据处理库）。