Python df.drop_duplicates正在删除过多的条目

我正在使用Python3.6从BoardEX读取.csv文件。我知道数据中有很多重复条目

main = pd.read_csv("C:/Users/theca/Downloads/579b97d48dc72c8e.csv", encoding = 'ISO-8859-1')

main.head()

我需要按“BoardID”进行子集

我想这很好

数据集的大小是300乘6

但当我这么做的时候：

main.drop_duplicates(subset ="BoardID", 
                     keep = False, inplace = True)

结果会有所不同吗

main.shape
(101, 6)

为什么

nunique

的编号是191，而

drop\u重复后的编号是101

那么，也许有人可以告诉我如何用191值而不是101值来子集？
因为如果使用参数
keep=False
：

main = pd.DataFrame({'BoardID':[1,1,2,3,4,4,4],
                     'Revenue':[4,1,2,5,4,5,7]})

main.drop_duplicates(subset ="BoardID", 
                     keep = False, inplace = True)
print (main)
   BoardID  Revenue
2        2        2
3        3        5

它只删除重复的值，不忽略唯一的行

对于相同的长度，对于第一个唯一和重复的值，需要
keep='first'
：

main.drop_duplicates(subset ="BoardID", 
                     keep = 'first', inplace = True)

由于默认参数：

main = pd.DataFrame({'BoardID':[1,1,2,3,4,4,4],
                     'Revenue':[4,1,2,5,4,5,7]})

main.drop_duplicates(subset ="BoardID", inplace = True)
print (main)
   BoardID  Revenue
0        1        4
2        2        2
3        3        5
4        4        4

main = pd.DataFrame({'BoardID':[1,1,2,3,4,4,4],
                     'Revenue':[4,1,2,5,4,5,7]})

main.drop_duplicates(subset ="BoardID", inplace = True)
print (main)
   BoardID  Revenue
0        1        4
2        2        2
3        3        5
4        4        4