dataframe 第一列数据是重复的 怎么让第一列只展示一次

可以使用 Pandas 中的 `drop_duplicates` 方法来去除 DataFrame 中某一列的重复值。具体操作如下：

假设 DataFrame 名称为 `df`，第一列名称为 `col1`，则可以使用以下代码删除 `col1` 中的重复值：

df.drop_duplicates(subset='col1', keep='first', inplace=True)

其中，`subset` 参数指定要删除重复值的列名，`keep` 参数指定保留哪个重复值，`inplace` 参数指定是否在原 DataFrame 上进行修改。

如果想保留最后一个重复值，则将 `keep` 参数设为 `'last'`。如果想删除所有重复值，则将 `keep` 参数设为 `False`。

相关问题

dataframe 第一列数据是重复的 怎么用分组的形式进行展示

可以使用 Pandas 库中的 groupby 函数，将 DataFrame 的第一列作为分组依据，然后对于每一组数据进行展示。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用 groupby 函数进行分组
grouped = df.groupby('col1')

# 对于每一组数据进行展示
for name, group in grouped:
    print(f"Group: {name}")
    print(group)

输出结果如下：

Group: A
  col1  col2
0    A     1
1    A     2
Group: B
  col1  col2
2    B     3
3    B     4
Group: C
  col1  col2
4    C     5

可以看到，首先对 DataFrame 进行了分组，然后对于每一组数据进行了展示。在这个例子中，我们使用了 DataFrame 的第一列作为分组依据。你可以将 `col1` 替换成你的 DataFrame 中的实际列名。

取dataframe某一列中的重复数据

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中的重复行，同时可以使用 subset 参数指定要删除重复行的列。例如，如果要删除 dataframe df 中名为 column_name 的列中的重复行，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep=False)

其中，keep=False 表示删除所有重复行，而不保留任何一个。如果要保留第一个或最后一个重复行，可以将 keep 参数设置为 'first' 或 'last'。