drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据

df.drop_duplicates(keep= , subset=[], inplace= )

keep: {‘first’, ‘last’, False},默认为’first’
保留项。保留第一个（first）/最后一个（last）/不保留（False）重复的项
subset：默认所有列
指定的列。即需要删除哪些列中重复的项，列用’'说明，用,隔开
inplace : {‘True’，‘False’},默认为False
是否在原数据上修改。False表示另存一个副本

下面以例子来说明：
新建一个表格示例数据如下

1.删除重复行

删除type中重复的项，并保留第一次出现的数据

df.drop_duplicates(keep='first', subset=['type'])

删除month和type中同时重复的项，并保留最后一次出现的数据

df.drop_duplicates(keep='last', subset=['type', 'month'])

2.保留不重复行

保留id只出现过一次的数据

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

3.保留重复行

保留id重复的数据

首先将2中不重复的数据保存，再从原始数据中删除2的数据

#  只出现一次的元素
output1 = df.drop_duplicates(keep=False, subset=['id'])
output1.to_csv('E:\\output1.csv', encoding='utf-8-sig', index=True)

output2 = df
#  删除output1中的元素
for i in range(0, len(output1)):
    output2.drop([output1.index[i]], inplace=True)
output2.to_csv('E:\\output2.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)

完整代码

import pandas as pd

beer = pd.read_csv("E:\\test.csv", encoding='utf-8-sig', low_memory=False)
df = pd.DataFrame(beer)

output1 = df.drop_duplicates(...)
output1.to_csv('E:\\output1.csv', encoding='utf-8-sig', index=True)

output2 = df
for i in range(0, len(output1)):
    output2.drop([output1.index[i]], inplace=True)
output2.to_csv('E:\\output2.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)