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。