Python 熊猫：仅删除熊猫数据帧中的特定重复列值

我正在尝试从pandas dataframe列中删除电子邮件地址的重复值，只保留第一个原始值。但是，并非所有案例都有电子邮件地址，因此它们具有“NaN”值。我需要根据不同的条件删除重复的NaN值

现在，我想保留所有等于NaN的电子邮件地址，以及重复电子邮件地址的唯一副本

例如，以下是熊猫数据框的外观：

    Email
    email@email.com
    NaN
    NaN
    email@email.com
    test@test.org

我想删除所有重复的电子邮件地址，同时保留NaN值。所以，预期结果是这样的：

     Email
     email@email.com
     NaN
     NaN
     test@test.org

---

重复的电子邮件被删除，但NaN仍然存在。非常感谢您的帮助。

使用

复制的
+
notnull
：

m = ~(df.Email.duplicated() & df.Email.notnull())

df[m]


使用
复制的
+
notnull
：

m = ~(df.Email.duplicated() & df.Email.notnull())

df[m]


使用带有keep='first'的
drop_duplicates
，它将保留1，并删除另一个副本

data.drop_duplicates(subset ="Email", 
                     keep = 'first', inplace = True) 

使用带有keep='first'的
drop_duplicates
，它将保留1，并删除另一个副本

data.drop_duplicates(subset ="Email", 
                     keep = 'first', inplace = True) 

谢谢你！这似乎识别了正确的值，但我在我的专栏中得到了“真”和“假”布尔值，而不是删除重复的电子邮件地址并保留NaN。您是否使用掩码的结果索引数据帧？谢谢！这似乎可以识别正确的值，但我在我的专栏中得到了“True”和“False”布尔值，而不是删除重复的电子邮件地址并保留NaN。您是否使用掩码的结果索引数据帧？