python的pandas里如何在一个column里取相同的东西并提取出来

你可以使用pandas的groupby方法来实现在一个column里取相同的东西并提取出来。例如，如果你想要在一个名为"column_name"的column里取相同的字符串，并将它们提取出来，可以使用以下代码：

df.groupby('column_name')['column_name'].apply(lambda x: ','.join(set(x)))

这将返回一个包含所有相同字符串的逗号分隔列表的Series对象。你可以将其赋给一个新的column，如下所示：

df['new_column'] = df.groupby('column_name')['column_name'].apply(lambda x: ','.join(set(x)))

这将在原始数据框中添加一个新的名为"new_column"的column，其中包含所有相同字符串的逗号分隔列表。

相关问题

Pythonpandas爬取

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，而爬虫则是用来从互联网上抓取数据的一种技术。结合使用Pandas和爬虫，你可以有效地获取和处理网络数据。以下是一些基本步骤：

1. 安装必要的库：首先，你需要安装`pandas`库（如果你还没有的话）和用于网络爬取的库，如`requests`（用于发送HTTP请求）和`BeautifulSoup`或`Scrapy`（用于解析HTML文档）。

   pip install pandas requests beautifulsoup4

2. 发送HTTP请求：使用`requests.get()`或`requests.post()`等方法获取网页内容。例如，获取一个网页的HTML：

   url = "https://example.com"
   response = requests.get(url)
   html_content = response.text

3. 解析HTML：使用BeautifulSoup或Scrapy解析HTML，提取你需要的数据。这通常涉及到查找特定标签、属性或CSS选择器。

   soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
   data = soup.find_all('div', class_='your-data-class')

4. 转换为pandas DataFrame：将提取的数据转换为pandas DataFrame，这样就可以进行进一步的数据清洗和分析。

   import pandas as pd

   data_list = [item.text for item in data]
   df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Column1', 'Column2'])  # 根据实际数据调整列名

5. 数据处理与存储：对DataFrame进行处理（如数据清洗、分组、聚合等），然后保存到CSV、Excel、数据库或其他文件格式。

   df.to_csv('output.csv', index=False)  # 保存为CSV

python pandas 某列取前四位

你可以使用str切片来提取Pandas DataFrame某列的前四位数字。下面是一个示例代码：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str).str[:4]

这将把某列的值转换为字符串，并提取前四位数字。请将"column_name"替换为你要操作的实际列名。