dataframe将第一列的值使用正则表达式提取第一个’\‘前的值，并进行去重

DataFrame在Python的数据分析库pandas中是一个二维表格结构，可以使用`str.extract()`函数配合正则表达式来提取特定模式的内容。如果你想从第一列开始，提取每个单元格中第一个`\`之前的值并去重，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设你的DataFrame名为df，且第一列为'data_column'，你需要导入`re`模块来处理正则表达式。

import pandas as pd
import re

2. 使用`str.extract()`函数，设置正则表达式为`\w+`（匹配一个或多个单词字符，通常包括字母、数字和下划线），只提取到第一个`\`之前的部分。

pattern = r'(\w+?)\s*'  # 匹配直到遇到'\'
new_data = df['data_column'].str.extract(pattern)

3. 转换结果为Series，然后使用`drop_duplicates()`去除重复值。

unique_values = new_data.drop_duplicates()

4. 最后，如果需要，你可以把去重后的结果转换回DataFrame，如果不需要可以直接使用unique_values。

if 'column_name' in df.columns:  # 如果有新的列名
    unique_df = pd.DataFrame(unique_values, columns=['column_name'])
else:
    unique_df = pd.DataFrame(unique_values, index=new_data.index)  # 保持原始索引

现在`unique_df`就包含了第一列中第一`\`前的非重复值。