los pandas sueltan duplicados según el ejemplo de código de columna

Este dilema se puede tratar de diversas formas, pero te compartimos la resolución más completa en nuestra opinión.

Ejemplo 1: Python: eliminar duplicados en una columna específica

df = df.drop_duplicates(subset=['Column1','Column2'], keep='first')

Ejemplo 2: eliminar duplicados basados ​​en dos columnas en el marco de datos

df.drop_duplicates(['A','B'],keep='last')

Ejemplo 3: soltar la primera columna de pandas duplicados

import pandas as pd 
  
# making data frame from csv file 
data = pd.read_csv("employees.csv") 
  
# sorting by first name 
data.sort_values("First Name", inplace = True) 
  
# dropping ALL duplicte values 
data.drop_duplicates(subset ="First Name",keep = False, inplace = True) 
  
# displaying data 
print(data)

Ejemplo 4: eliminar fila duplicada en df

df = df.drop_duplicates()

Ejemplo 5: eliminar columnas duplicadas marco de datos de python

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

Ejemplo 6: Devolver un nuevo DataFrame con filas duplicadas eliminadas

# Return a newDataFramewith duplicate rows removed

from pyspark.sql import Row
df = sc.parallelize([Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=10, height=80)]).toDF()
df.dropDuplicates().show()
# +---+------+-----+
# |age|height| name|
# +---+------+-----+
# |5|80|Alice|
# |10|80|Alice|
# +---+------+-----+

df.dropDuplicates(['name','height']).show()
# +---+------+-----+
# |age|height| name|
# +---+------+-----+
# |5|80|Alice|
# +---+------+-----+

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