Python Df.drop/delete重复行

如何删除一行的精确副本。因此，如果我有一个数据帧，看起来是这样的：

A    B    C
1    2    3
3    2    2
1    2    3

---

现在，我的数据框比这大很多，但这是一种让python查看每一行的方法，如果行中的值与另一行中的值完全相同，只需删除该行即可。我想考虑整个数据帧，我不想指定要获取唯一值的列。

您可以获得一个重复数据消除的数据帧，其值与：

返回：

>>> df[~df.duplicated(['A','B','C'])]
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  2  2

---

您可以获得与以下相反的重复数据消除数据帧：

返回：

>>> df[~df.duplicated(['A','B','C'])]
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  2  2

您可以使用以下方法：

您可以使用以下方法：

---

现在我意识到这是最简单的方法，谢谢@MaxU@伯尼，熊猫的API非常丰富，所以通常我们可以用很多不同的方法来实现相同的目标；-）我已经试过了，它不起作用，它仍然显示一些重复的reason@Cannon，你能提供一个可复制的数据集吗？我实际上只使用了df.duplicated（）.sum，显然我没有重复项。我有一个问题，我是如何把数据，所以一对夫妇列是不同的，我没有看得足够近。对不起，伙计们，我只是认为df.drop_列不起作用。现在我意识到，这是更简单的方法，谢谢@MaxU@伯尼，熊猫的API非常丰富，所以通常我们可以用很多不同的方法来实现相同的目标；-）我已经试过了，它不起作用，它仍然显示一些重复的reason@Cannon，你能提供一个可复制的数据集吗？我实际上只使用了df.duplicated（）.sum，显然我没有重复项。我有一个问题，我是如何把数据，所以一对夫妇列是不同的，我没有看得足够近。对不起，伙计们，我只是觉得df.drop_列不起作用

In [23]: df
Out[23]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  2  2
2  1  2  3

In [24]: df.drop_duplicates()
Out[24]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  2  2