在新列中创建具有唯一值的同一数据框的多个副本

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，复制原始数据框，创建多个副本。可以使用Python中的pandas库来操作数据框。假设原始数据框为df，可以使用以下代码创建多个副本：

df_copy1 = df.copy()
df_copy2 = df.copy()
# 创建更多的副本...

1. 接下来，为每个副本添加一个新列，用于存储唯一值。可以使用pandas库的unique()函数来获取数据框中某一列的唯一值，并将其赋值给新列。假设要为副本df_copy1添加新列，可以使用以下代码：

df_copy1['unique_values'] = df_copy1['column_name'].unique()

1. 重复上述步骤，为其他副本添加新列。

完整的答案如下：

在新列中创建具有唯一值的同一数据框的多个副本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用pandas库复制原始数据框，创建多个副本。例如，可以使用df.copy()函数来复制数据框df，创建df_copy1、df_copy2等副本。
2. 接下来，为每个副本添加一个新列，用于存储唯一值。可以使用pandas库的unique()函数来获取数据框中某一列的唯一值，并将其赋值给新列。例如，可以使用df_copy1['unique_values'] = df_copy1['column_name'].unique()的方式为副本df_copy1添加新列。
3. 重复上述步骤，为其他副本添加新列。

这样，每个副本都会包含原始数据框的所有行和列，并在新列中存储唯一值。这种操作可以用于数据分析、数据处理等场景，方便对数据进行进一步的处理和分析。

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