Pandas读取表格一列，相同值只读取一次

如果你想要读取表格中某一列的唯一值，可以使用 Pandas 库的 unique() 方法。该方法将返回该列的唯一值组成的数组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
 
# 读取表格
df = pd.read_csv('table.csv')

# 访问表格的一列，假设列名为 'column1'
column1 = df['column1']

# 获取该列的唯一值
unique_values = column1.unique()

# 打印唯一值
print(unique_values)

注意，该方法返回的是一个数组，如果你需要使用列表类型，可以使用 Python 内置的 list() 方法将其转换为列表。

相关问题

Pandas读取表格一列

你可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 方法读取表格，并使用表格的列名（或索引）来访问表格的一列，例如：

import pandas as pd

# 读取表格
df = pd.read_csv('table.csv')

# 访问表格的一列，假设列名为 'column1'
column1 = df['column1']

注意，访问表格的一列将返回一个 Pandas 的 Series 对象，你可以使用该对象进行数据处理、分析等操作。

pandas读取表格一列

### 回答1：
你可以使用 Pandas 的 `read_excel` 或 `read_csv` 函数来读取表格数据，然后使用 DataFrame 的列索引来获取某一列数据。以下是读取 Excel 表格中的某一列数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('table.xlsx')

# 获取某一列数据
column_data = df['列名']

# 打印某一列数据
print(column_data)

其中，`列名` 是你要获取的列的名称。如果你要读取的是 CSV 表格，可以使用 `read_csv` 函数来代替 `read_excel` 函数。

### 回答2：
Pandas是一个用于数据分析和处理的Python库，通过它可以方便地读取表格数据并进行操作。读取表格的一列可以通过Pandas DataFrame对象的索引方式来实现。

首先，我们需要使用Pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取表格数据。例如，假设我们有一个名为data.csv的文件，其中包含表格数据。我们可以通过以下代码读取并加载数据：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 通过列名来访问表格的一列
column = data['列名']

在上面的代码中，我们使用pd.read_csv()函数读取名为data.csv的CSV文件，并将其存储在名为data的DataFrame对象中。然后，通过列名的方式来访问表格的一列，将其存储在名为column的Series对象中。

需要注意的是，在代码中的'列名'处，我们需要将其替换为实际表格中的列名。通过这样的方式，我们可以灵活地读取和操作表格数据中的一列。

### 回答3：
Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用来读取和处理各种类型的数据，包括表格数据。当需要读取表格数据的一列时，可以使用Pandas提供的一些方法。

首先，我们需要导入Pandas库，一般使用以下语句进行导入：

import pandas as pd

然后，我们可以使用`pd.read_csv()`函数来读取表格数据。在函数中，可以指定表格文件的路径或URL，并将其存储在一个Pandas数据框(dataframe)中。例如，如果要读取名为`data.csv`的表格文件，可以使用以下代码：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，如果我们想要读取表格数据的一列，可以使用数据框的列索引。例如，假设我们要读取名为`column_name`的列，可以使用以下代码：

column = data['column_name']

其中，`column`是一个包含选定列所有数据的Pandas系列(Series)对象。

此外，还可以使用列索引的方式来读取表格数据的一列。例如，假设`column_name`列的索引是`0`，可以使用以下代码：

column = data.iloc[:, 0]

其中，`iloc`是Pandas数据框的一个方法，用于按索引位置选择数据。

综上所述，我们可以使用Pandas的读取函数和一些方法来读取表格数据的一列。