pandas数据分组后根据某列去除每组中的重复值

可以使用`drop_duplicates`方法，在分组后的每个小组内，根据指定的列去除重复值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
        'value': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], 
        'other': ['x', 'y', 'z', 'u', 'v', 'w', 'x']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照group列分组，对每组内的value列去重
df = df.groupby('group').apply(lambda x: x.drop_duplicates(subset=['value']))

print(df)

输出结果如下：

       group  value other
group                   
A     0     A      1     x
      1     A      2     y
B     2     B      2     z
      3     B      3     u
C     5     C      4     w

可以看到，每个分组内的value列都被去重了，只保留了第一个出现的值。

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可以使用`groupby`方法将数据按照时间序列分组，然后使用`drop_duplicates`方法去除每个组中的重复值。

假设数据集为`df`，时间序列列为`time`，需要去除重复值的列为`col`，代码如下：

df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='D')).apply(lambda x: x.drop_duplicates(subset='col', keep='first'))

上述代码中，`pd.Grouper`方法用于将数据按照天（'D'）进行分组，`apply`方法用于对每个组应用一个函数。在这里，我们使用`lambda`函数将每个组中的重复值通过`drop_duplicates`方法去除。`subset`参数用于指定需要去除重复值的列，`keep`参数指定保留第一个出现的值，将后续出现的值都去除。

pandas 数据归约

Pandas 数据归约通常指的是对数据进行聚合、分组、过滤、转换等操作，以得出数据的统计特征或者进行数据预处理。常见的数据归约方法包括：

1. 聚合函数：如sum、mean、count等，可以对数据进行求和、平均、计数等统计操作。

2. 分组操作：通过groupby函数，将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。

3. 筛选操作：通过查询条件，选择符合条件的数据。

4. 转换操作：如apply函数，可以对数据进行自定义的转换操作。

5. 数据填充：通过fillna函数，可以对缺失值进行填充。

6. 数据去重：通过drop_duplicates函数，可以去除数据中的重复项。

以上就是常见的Pandas数据归约方法，可以根据具体的需求选择合适的方法进行数据处理。