,可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建包含两列数据的数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 4],
'col2': [5, 6, 7, 8, 6, 7, 5, 8]})
# 去除重复行,得到不包含重复行的数据帧
df_unique = df.drop_duplicates()
# 从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行,分配给第一个cols
cols1 = df_unique.sample(n=2)
# 将第一个cols与原始数据帧进行合并,得到包含重复行的数据帧
df_merged1 = pd.merge(df, cols1, how='inner')
# 再次去除重复行,得到不包含重复行的数据帧
df_unique2 = df_merged1.drop_duplicates()
# 从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行,分配给第二个cols
cols2 = df_unique2.sample(n=2)
# 将第二个cols与原始数据帧进行合并,得到包含重复行的数据帧
df_merged2 = pd.merge(df, cols2, how='inner')
# 再次去除重复行,得到不包含重复行的数据帧
df_unique3 = df_merged2.drop_duplicates()
# 将剩余的行分配给第三个cols
cols3 = df_unique3
# 打印结果
print("第一个cols:")
print(cols1)
print("第二个cols:")
print(cols2)
print("第三个cols:")
print(cols3)
这样,就将包含重复行的两列数据帧分散到了三个cols中。请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。
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