Python Pandas drop.duplicate函数不'；I don’我没有按预期工作

我目前正在处理我应该合并的不同数据帧。我的一个数据帧在merge变量的键上有许多重复项，所以我使用了

drop.duplicate

来删除它们。 后来，我检查了数据框的形状，它在之前（531行）和之后（167行）。所以我认为它起作用了
但是通过使用

value.counts[key of merge]

，它不会为merge变量的my key的每个条目返回

1

。我如何解释并纠正它

为了更好地理解，以下是我的代码：

df_stores.drop_duplicates(subset = 'Store ID', keep = 'first' )

df_stores['Store ID'].value_counts().sort_index(ascending=True)

---

只是为了让别人容易接近。我写的答案有两种方式：

1.

df\u存储。删除重复项（子集='Store ID'，keep='first'，inplace=True）

注意：不要在任何地方使用它，因为在某些情况下它会引发警告

2.

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df_stores=df_stores.drop_duplicates（子集='Store ID'，keep='first'）

您能分享您的代码吗？如果你没有，我们只能瞎猜。欢迎来到堆栈溢出！我们要求您为您的问题提供一个解决方案，包括样本输入、样本输出和迄今为止尝试的代码。如果所有列都重复，则duplicates将删除行。如果任何一个数据点不同，请检查计数>1的情况。我猜！！！我同意@Vikika的说法，您可能缺少了

susbet

参数，但在看到代码之前我不会提供答案。对不起，这是我的代码：df_stores.drop_duplicates（subset='Store ID'，keep='first'）df_stores['Store ID']）。value_counts（）。sort_index（升序=True）谢谢！这是我第一次分享问题，我需要习惯网站的做法！