pandas多列重复项里找唯一不重复的值 代码

可以使用 `pd.DataFrame.duplicated()` 方法来找出重复行，然后再使用 `pd.DataFrame.drop_duplicates()` 方法去除重复行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6],
    'B': [7, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12],
    'C': [13, 14, 15, 15, 16, 16, 17, 17, 18]
})

# 找出重复行
duplicated_rows = df.duplicated()

# 去除重复行，只保留第一次出现的行
unique_df = df[~duplicated_rows]

print(unique_df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   7  13
1  2   8  14
2  3   9  15
4  4  10  16
6  5  11  17
8  6  12  18

其中 `unique_df` 就是包含所有唯一不重复的行的 DataFrame。可以看到，每一列都有唯一不重复的值。如果只需要某些列的唯一不重复的值，可以使用 `pd.DataFrame.drop_duplicates()` 方法指定某些列来去重。例如，如果只需要列 A 和 B 的唯一不重复的值，可以这样写：

unique_values = df[['A', 'B']].drop_duplicates()
print(unique_values)

输出结果为：

   A   B
0  1   7
1  2   8
2  3   9
4  4  10
6  5  11
8  6  12

其中 `unique_values` 就是包含所有唯一不重复的行的 DataFrame，只包含了列 A 和 B。