可以使用pandas库来处理这个问题。使用drop_duplicates函数可以轻松删除重复的行，但是该函数默认会保留第一个出现的重复行。为了删除所有的重复行，可以使用参数keep=False。同时，还可以为函数提供subset参数来指定哪些列应该被视为重复的依据。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建包含重复行的数据框

data = { 'col1': [1, 1, 2, 3, 4], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'col3': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] } df = pd.DataFrame(data)

删除所有重复的行

df = df.drop_duplicates(subset=['col1'], keep=False)

输出结果

print(df)