dataframe distinct

要获取 DataFrame 中的唯一值（distinct values），可以使用 `drop_duplicates()` 方法或者 `unique()` 方法。

使用 `drop_duplicates()` 方法：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
        'col2': [1, 2, 1, 3, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取唯一值
unique_values = df.drop_duplicates()

print(unique_values)

输出结果：

  col1  col2
0    A     1
1    B     2
    C     3

使用 `unique()` 方法：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
        'col2': [1, 2, 1, 3, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取唯一值
unique_values = df['col1'].unique()

print(unique_values)

输出结果：

['A' 'B' 'C']

在第一个示例中，`drop_duplicates()` 方法被应用在整个 DataFrame 上，返回了一个包含唯一值的新 DataFrame。

在第二个示例中，`unique()` 方法被应用在 DataFrame 的特定列 `'col1'` 上，返回了该列中的唯一值数组。