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DataFrame customers
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| customer_id | int    |
| name        | object |
| email       | object |
+-------------+--------+

在 DataFrame 中基于 email 列存在一些重复行。

编写一个解决方案,删除这些重复行,仅保留第一次出现的行。

返回结果格式如下例所示。

 

示例 1:

输入:
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name    | email               |
+-------------+---------+---------------------+
| 1           | Ella    | emily@example.com   |
| 2           | David   | michael@example.com |
| 3           | Zachary | sarah@example.com   |
| 4           | Alice   | john@example.com    |
| 5           | Finn    | john@example.com    |
| 6           | Violet  | alice@example.com   |
+-------------+---------+---------------------+
输出:
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name    | email               |
+-------------+---------+---------------------+
| 1           | Ella    | emily@example.com   |
| 2           | David   | michael@example.com |
| 3           | Zachary | sarah@example.com   |
| 4           | Alice   | john@example.com    |
| 6           | Violet  | alice@example.com   |
+-------------+---------+---------------------+
解释:
Alice (customer_id = 4) 和 Finn (customer_id = 5) 都使用 john@example.com,因此只保留该邮箱地址的第一次出现。
通过次数
5.7K
提交次数
6.9K
通过率
81.8%

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提示 1
Consider using a build-in function in pandas library to remove the duplicate rows based on specified data.

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行 1,列 1
customers =
| customer_id | name | email | | ----------- | ------- | ------------------- | | 1 | Ella | emily@example.com | | 2 | David | michael@example.com | | 3 | Zachary | sarah@example.com | | 4 | Alice | john@example.com | | 5 | Finn | john@example.com | | 6 | Violet | alice@example.com |