df.equals(df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first'))
False
判断所有列是否有重复行
同样是使用drop_duplicates()对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，此时不适用subset参数设置列，默认为全部列，判断处理后的值是否与原df相等，如果False就表示有重复值。
df.equals(df.drop_duplicates(keep='first'))
False
统计重复行的数量
len(df) - len(df.drop_duplicates(keep="first"))
显示重复的数据行
先删除重复的行，只保留第一次出现的，得到一个行唯一的数据集，再使用drop_duplicates()删除掉df中存在重复的所有数据，这次不保留第一次出现的重复值，将上述两个结果集进行合并，使用drop_duplicates()对新生成的数据集进行去重，即可得到重复行的数据。
df.drop_duplicates(keep="first").append(df.drop_duplicates(keep=False)).drop_duplicates(keep=False)
对于刚入门 Python 或是想要入门 Python 的小伙伴，可以微信搜【Python新视野】，一起交流学习，都是从新手走过来的，有时候一个简单的问题卡很久，但可能别人的一点拨就会恍然大悟，由衷的希望大家能够共同进步。
