Pandas 中的 drop_duplicates() 函数用于从 DataFrame 中删除重复的行。该函数有一些参数，允许你进行不同方式的重复行处理。以下是 drop_duplicates() 函数的主要参数解析：

subset（可选参数）：
作用：指定要考虑重复的列。
默认值：None，表示考虑整个行的重复。
示例：df.drop_duplicates(subset=[‘column1’, ‘column2’])

keep（可选参数）：
作用：指定保留哪些重复行。
可选值：
‘first’：保留第一次出现的重复行（默认值）。
‘last’：保留最后一次出现的重复行。
False：删除所有重复行，不保留任何重复行。
示例：df.drop_duplicates(keep=‘last’)

inplace（可选参数）：
作用：如果设置为 True，将在原始 DataFrame 上执行删除操作，不返回新的 DataFrame。
默认值：False，表示返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不受影响。
示例：df.drop_duplicates(inplace=True)

ignore_index（可选参数）：
作用：如果设置为 True，删除后的 DataFrame 将重新索引，以便索引从零开始。
默认值：False。
示例：df.drop_duplicates(ignore_index=True)

subset 和 keep 参数的组合：
通常，subset 参数用于指定要考虑重复的列，而 keep 参数用于控制保留哪些重复行。例如，df.drop_duplicates(subset=[‘column1’, ‘column2’], keep=‘last’) 表示在 ‘column1’ 和 ‘column2’ 列上考虑重复，但保留最后一次出现的重复行。

drop_duplicates() 函数通常用于数据清洗，以删除数据中的重复记录，以便进行分析或建模。你可以根据具体的需求使用不同的参数组合来执行不同的重复行处理操作。