df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) 怎么让col1重复项只展示一次 col1的5个元素都展示

可以使用 `drop_duplicates` 方法去除 `col1` 的重复项，然后使用 `groupby` 和 `apply` 方法将每个组内的 `col2` 值合并为一个列表。示例如下：

import pandas as pd

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

# 去除 col1 的重复项
df_unique_col1 = df.drop_duplicates(subset=['col1'])

# 对每个组内的 col2 值进行合并
df_result = df.groupby('col1')['col2'].apply(list).reset_index()

# 将去重后的 col1 列与合并后的 col2 列合并
df_result = pd.merge(df_unique_col1['col1'], df_result, on='col1', how='left')

print(df_result)

输出结果：

  col1      col2
0    A  [1, 2]
1    B  [3, 4]
2    C     [5]

其中，`[1, 2]` 表示 `col1` 为 `A` 的两个行的 `col2` 值分别为 `1` 和 `2`，依次类推。

相关问题

# SimpleImputer deal with missing value use mean imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df_train_col = df_train.columns df_test_col = df_test.columns df_train = imp.fit_transform(df_train) df_test = imp.fit_transform(df_test) df_train = pd.DataFrame(df_train, columns = df_train_col) df_test = pd.DataFrame(df_test, columns = df_test_col)

这段代码使用了Scikit-learn库中的SimpleImputer类来处理缺失值。首先，创建了一个SimpleImputer对象，指定了缺失值的标识为np.nan，替换策略为均值（strategy='mean'）。接着，记录了数据集中的列名，以便后续恢复DataFrame格式。然后，对训练集和测试集分别进行均值填充处理，并将结果转换回DataFrame格式，并使用之前记录的列名进行列索引的恢复。这样，就可以在处理缺失值的同时保留数据集的完整性。

df = pd.DataFrame(weights_col)

这行代码创建了一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象，其中 `weights_col` 是一个列向量，可能是一个 NumPy ndarray 或 Pandas Series 对象。DataFrame 的每一列都可以有一个名称，但在这种情况下，由于没有指定名称，该列将默认命名为数字索引。如果您想要指定列名，可以使用 `df = pd.DataFrame(weights_col, columns=[your_column_names])`。