drop_duplicates() 默认保留第一次出现的行，按原始顺序从上往下扫描并删除后续重复行；keep='last'保留最后一次出现的行，keep=False则删除所有重复行。
drop_duplicates() 默认行为到底删哪一行
不指定 keep 参数时，drop_duplicates() 会保留**第一次出现的行**，把后面所有重复的都删掉。这不是“留最新”也不是“留最后”，就是按原始顺序从上往下扫，遇到重复就扔后面的。
常见错误现象：df.drop_duplicates(subset=['user_id']) 后发现用户最新一条记录没了——因为数据是按时间倒序排的，第一条反而是最老的记录。
- 想留最新（比如按时间排序后最后一版），先用
sort_values()把关键列（如'updated_at'）升序或降序排好，再调drop_duplicates() -
keep='first'和默认行为一样；keep='last'留最后一次出现的；keep=False则把所有重复行全删光（一个都不留） - 如果
subset指定多列，比如['user_id', 'product_id']，那只有这两列值完全一致才算重复
subset 里混了 NaN 怎么办
NaN 在 pandas 里不等于自己，所以 drop_duplicates(subset=['col_a']) 遇到多个 NaN 时，默认会把它们全当成“不同值”，结果就是这些带 NaN 的行全被保留下来——看起来像没去重。
使用场景：清洗用户表，'phone' 列大量为空，你本意是“手机号相同的只留一条”，但空值全留下来了，数量没变。
- 加参数
keep='first'不解决 NaN 比较问题，得先处理缺失值 - 稳妥做法是提前填充或标记：比如
df['phone'].fillna('MISSING')再去重 - 或者用
df.drop_duplicates(subset=['col_a'], ignore_index=True)并不管 NaN，但逻辑已偏离原意——别依赖这个“绕过”
性能差？可能是 subset 列没建索引或类型太杂
drop_duplicates() 内部靠哈希比对，列数据类型和是否含 object 类型影响很大。比如 subset=['user_name'] 是字符串列，且长度差异大、内容随机，哈希开销就高；而 ['user_id'] 是 int64，快得多。
参数差异：subset 越长、越宽（尤其含长文本、嵌套 dict/list），内存占用和耗时增长越明显。
- 确认
subset列的数据类型：用df.dtypes看，把能转成 category 或 int 的先转了 - 避免用
subset=['col_a', 'col_b', 'col_c', ...]拉太多列，只放真正决定“重复”的最小字段集 - 大数据量（千万行以上）时，考虑先
df.sort_values(subset).drop_duplicates(subset, keep='last')，有时比直接去重更快（利用排序局部性）
inplace=True 是不是更省内存
不是。pandas 0.25+ 版本起，inplace=True 已被标记为弃用，且它并不真正节省内存——底层仍是生成新对象再赋值，只是语法上省了个 =。
容易踩的坑：写 df.drop_duplicates(inplace=True) 后接着链式调用，比如 .reset_index()，会报错，因为返回的是 None。
- 统一用
df = df.drop_duplicates(...)，语义清晰，调试也方便 - 如果真卡内存，优先检查
subset是否合理、数据类型是否可压缩，而不是迷信inplace - 注意
drop_duplicates()返回的是视图还是副本？答案是：总是新 DataFrame（除非空操作），原df不变
最常被忽略的一点：去重逻辑是否该由 pandas 承担？比如业务上“相同 user_id + 相同 order_time 视为同一单”，但时间字段带毫秒、数据库写入有延迟，直接按原值去重可能漏掉本该合并的行——这时候得先做时间对齐（如截断到秒级），再 drop_duplicates。
