为何我的Pandas DataFrame无法删除重复值？

先解决inplace=True导致空DataFrame的问题 #

你大概率是写了这种错误代码：

salaries = salaries.drop_duplicates(inplace=True)

inplace=True时，drop_duplicates会直接修改原DataFrame，返回值是None，把这个None赋值给salaries就会导致变量变成空（实际是None）。正确用法二选一：

• 方式1：不使用inplace，赋值保存结果

  salaries = salaries.drop_duplicates()
  

• 方式2：使用inplace，不赋值

  salaries.drop_duplicates(inplace=True)
  

解决drop_duplicates()未移除重复值的问题 #

既然你用salaries[salaries.duplicated(keep=False)]找到了34条重复行，按道理drop_duplicates应该能生效，试试下面的排查步骤：

1. 确认重复行的真实性
   打印重复行的具体内容，检查是否有隐藏的差异（比如字符串前后空格、数据类型不一致）：

   print(sal_dupes.head())
   # 统一清理字符串列的空格
   for col in salaries.select_dtypes(include=['object']).columns:
       salaries[col] = salaries[col].str.strip()
   

2. 显式指定去重的列范围
   明确告诉Pandas要检查所有列的重复（避免默认参数的潜在问题）：

   salaries = salaries.drop_duplicates(subset=salaries.columns, keep='first')
   

3. 重置索引（可选）
   去重后索引可能不连续，重置索引避免后续操作异常：

   salaries = salaries.reset_index(drop=True)
   

4. 验证去重结果
   执行完去重后，再检查重复行数量：

   remaining_dupes = salaries[salaries.duplicated(keep=False)]
   print(len(remaining_dupes))  # 正常应该返回0
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R.Harg