pandas中关于DataFrame去掉重复行和NaN行

1.去掉重复行

使用pandas自带的drop_duplicates方法：
norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')
#去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重复的行，并保留重复出现的行中第一次出现的行
补充：
当keep=False时，就是去掉所有的重复行
当keep=‘first’时，就是保留第一次出现的重复行
当keep=’last’时就是保留最后一次出现的重复行。
（注意，这里的参数是字符串，要加引号！！！）

2.去掉NaN行

使用pandas自带的dropna()方法：
#删除表中某行全部为NaN的行 nonan_df = df.dropna(axis=0, how='all') #删除表中某行含有任何NaN的行
nonan_df = df.dropna(axis=0, how='any')
补充：
删除行的参数axis = 0
删除列的参数axis = 1

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