python dataframe 一列只有一个数据

如果您想将一个数据存储在一列中，可以使用以下代码创建一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {'column_name': [data_value]}
df = pd.DataFrame(data)

其中，`column_name` 是您想要指定的列名，`data_value` 是您想要存储的数据。将这些变量传递给`pd.DataFrame`函数将创建一个DataFrame。

例如，如果您想将数字`5`存储在名为`Number`的列中：

import pandas as pd

data = {'Number': [5]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

   Number
0       5

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python dataframe一列数据取平均

要计算Python中DataFrame中一列数据的平均值，你可以使用`mean()`函数。假设你的DataFrame名为`df`，需要计算的列名为`column_name`，你可以使用以下代码：

average = df['column_name'].mean()

这将返回指定列的平均值。你可以将`column_name`替换为你实际的列名。

python dataframe数据的一列数据怎么去重

要对Python的DataFrame的一列数据进行去重，你可以使用`drop_duplicates`方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

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

# 对col1列进行去重
df_unique = df['col1'].drop_duplicates()

print(df_unique)

输出结果将会是：

0    1
1    2
2    3
4    4
5    5
Name: col1, dtype: int64

`drop_duplicates`方法会返回一个Series对象，其中包含去重后的列数据。你也可以选择将去重后的结果赋值回原来的DataFrame，如`df['col1'] = df['col1'].drop_duplicates()`。这将会在原来的DataFrame上修改该列的值。