根据多个字段去重求某一字段和不使用groupby

当您需要从数据集中基于多个字段去重，并只保留其中一个字段的信息，而不想使用Pandas的`groupby`函数时，可以采取手动合并和过滤的方式。首先，假设我们有一个包含多个字段的DataFrame `df`，并且想要基于`field1`和`field2`这两个字段去重，同时仅保留`target_field`的值。

以下是一个步骤说明：

1. **创建唯一索引**: 创建一个新的DataFrame，其中只包含用于去重的关键字段，如:`unique_df = df[['field1', 'field2']]`

2. **删除重复行**: 使用`drop_duplicates()`函数去除重复行，得到一个无重复的键组合(`key_combinations`)，例如:`unique_key_combinations = unique_df.drop_duplicates()`

3. **将目标字段连接到原始数据**: 将`unique_key_combinations`的每一行与原始DataFrame通过`field1`和`field2`相匹配，然后取回对应的`target_field`值。这可以通过`merge()`函数完成，例如:

   result = pd.merge(df, unique_key_combinations, on=['field1', 'field2'], how='left')

4. **筛选目标字段**: 现在结果集包含了原始数据集的所有非重复记录，以及`target_field`的值。可以进一步筛选出只有`target_field`信息的行，例如使用条件查询：

   final_result = result[['field1', 'field2', 'target_field']].dropna()

5. **处理缺失值**（如果有的话）：如果你希望处理掉`target_field`缺失的情况，可以根据实际需求选择填充、删除或者设置其他默认值。

注意：这种方法相比`groupby`可能会更耗时，尤其是在处理大型数据集时。`groupby`通常会更适合这类任务，因为它内部已经优化了数据操作性能。