Чтобы вернуть первое появление дубликатов в DataFrame pandas, вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов с примерами кода:

Метод 1: использование метода дублированногои логического индексирования

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7]})
# Find the first occurrence of duplicates
duplicates = df[df.duplicated(keep='first')]
# Output the first occurrence of duplicates
print(duplicates)

Метод 2: использование метода drop_duplicationsс параметром keep, установленным в значение 'first'

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7]})
# Find the first occurrence of duplicates
duplicates = df.drop_duplicates(keep='first')
# Output the first occurrence of duplicates
print(duplicates)

Метод 3: использование метода дублированныйс параметром keep, установленным в значение 'first'и параметром subsetуказать столбцы

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e', 'f', 'f', 'g']})
# Find the first occurrence of duplicates based on column 'A'
duplicates = df[df.duplicated(subset='A', keep='first')]
# Output the first occurrence of duplicates
print(duplicates)

Эти методы вернут первое появление дубликатов в DataFrame на основе указанных столбцов. Настройте код в соответствии с вашей конкретной структурой DataFrame и именами столбцов.