比较列中具有相同值的pandas行，然后按唯一id分组。

在pandas中，可以使用groupby()函数按照唯一id进行分组，然后使用duplicated()函数来比较列中具有相同值的行。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，假设名为df，包含要比较的列和唯一id列。
3. 使用duplicated()函数找到列中具有相同值的行，创建一个布尔型的Series对象：duplicates = df.duplicated('column_name')
4. 使用groupby()函数按照唯一id进行分组，并返回分组后的DataFrame对象：grouped_df = df[duplicates].groupby('id_column')

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'id_column': ['id1', 'id1', 'id2', 'id3', 'id3'],
        'column_name': ['value1', 'value1', 'value2', 'value3', 'value3']}
df = pd.DataFrame(data)

# 找到具有相同值的行
duplicates = df.duplicated('column_name')

# 按照唯一id进行分组
grouped_df = df[duplicates].groupby('id_column')

# 输出分组后的结果
for group, group_df in grouped_df:
    print("Group:", group)
    print(group_df)

这段代码会输出分组后的结果，每个分组的唯一id和对应的行。

请注意，对于云计算领域来说，以上代码只是演示了如何使用pandas进行行的比较和分组，具体的应用场景和相关产品需要根据实际需求来确定。腾讯云相关产品可以根据实际情况选择使用，可以通过腾讯云官方网站或文档来了解更多产品和服务信息。