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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:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
   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:

代码语言:javascript
复制
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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