panda选择列不同的框架
在Python中，pandas库是用于数据处理和分析的常用库。如果你想要选择数据框（DataFrame）中不同的列，可以使用drop_duplicates()方法。这里有一个例子：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 2, 3],
'B': [4, 5, 5, 6],
'C': [7, 8, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择不同的列
unique_columns = df.T.drop_duplicates().T
print(unique_columns)输出结果：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9在这个例子中，我们首先使用T属性对数据框进行转置，然后使用drop_duplicates()方法删除重复的行，最后再次使用T属性进行转置，得到选择不同列的数据框。
注意：这个例子中的drop_duplicates()方法默认比较所有列，如果你想要根据特定列进行去重，可以将这些列作为subset参数传递给drop_duplicates()方法。例如：
unique_columns = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])这将根据'A'和'B'列的值选择不同的行。
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