本文详细介绍了Pandas库中处理重复值的duplicated和drop_duplicates方法，包括它们的用法、参数解释及代码示例。duplicated方法返回表示每个元素是否为重复值的布尔Series，而drop_duplicates则用于删除重复值，创建不含重复值的新DataFrame。通过这两个方法，可以有效管理数据集中的重复信息。
在数据处理过程中，经常会遇到数据中存在重复值的情况。Pandas 是一个功能强大的数据分析库，提供了许多用于处理重复值的方法。本文将介绍 Pandas 中的两个重复值处理方法：duplicated 和 drop_duplicates，并提供相应的源代码示例。
1. duplicated 方法
duplicated 方法用于判断数据中的每个元素是否为重复值，并返回一个布尔值的 Series，表示每个元素是否为重复值。该方法的语法如下：
DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')
- subset：可选参数，用于指定列名或列名列表，表示在指定的列中查找重复值。默认为 None，表示在所有列中查找重复值。
- keep：可选参数，表示如何处理重复值。默认值为 ‘first’，表示保留第一个出现的值，
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