Чтобы удалить дубликаты на основе двух столбцов в кадре данных, вы можете использовать различные методы. Вот несколько часто используемых подходов:

1. Метод drop_duulatesPandas: вы можете использовать метод drop_duulates, предоставляемый библиотекой Pandas. Укажите подмножество как два столбца, на основе которых вы хотите удалить дубликаты.

df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], inplace=True)

2. Метод дублированныйPandas. Вы можете использовать метод дублированныйдля выявления повторяющихся строк на основе двух столбцов, а затем отфильтровать их с помощью логического индексирования.

duplicate_mask = df.duplicated(subset=['column1', 'column2'])
df = df[~duplicate_mask]

3. Группировка и агрегирование. Вы можете сгруппировать фрейм данных по двум столбцам, а затем выбрать первое вхождение в каждой группе.

df = df.groupby(['column1', 'column2']).first().reset_index()

4. Использование drop_duulatesс настраиваемой функцией. Если вам нужен больший контроль над логикой для идентификации дубликатов, вы можете использовать метод drop_duulatesс настраиваемой функцией.

>

def custom_duplicate_logic(row):
    # Implement your custom logic here
    pass
df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first', inplace=True, 
                   subset=[custom_duplicate_logic])

Вот некоторые методы, которые можно использовать для удаления дубликатов на основе двух столбцов в кадре данных. Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям.