如何删除基于在熊猫数据帧两个或两个以上的子集标准重复

Question

比方说，这是我的数据帧

df = pd.DataFrame({ 'bio' : ['1', '1', '1', '4'], 
       'center' : ['one', 'one', 'two', 'three'], 
       'outcome' : ['f','t','f','f'] }) 

它看起来像这样...

bio center outcome 
0 1 one  f 
1 1 one  t 
2 1 two  f 
3 4 three  f 

我想删除第1行，因为它具有与第0行相同的生物&中心。 我想保留第2行，因为它具有相同的生物但不同的中心，然后是第0行。

类似这将无法工作基于drop_duplicates输入结构，但这正是我想要做的

df.drop_duplicates(subset = 'bio' & subset = 'center') 

有什么建议吗？

编辑：改变DF一点点正确的答案，以适应例如

Answer 1

你的语法是错误的。下面是正确的方法：

df.drop_duplicates(subset=['bio', 'center', 'outcome']) 

或在这种特定的情况下，只是简单地说：

df.drop_duplicates() 

都返回如下：

bio center outcome 
0 1 one  f 
2 1 two  f 
3 4 three  f 

在df.drop_duplicatesdocumentation语法细节请看。 subset应该是一列列标签。