怎么用unique函数去重DataFrame某列

可以使用 pandas 库中的 `unique()` 函数来去重一个 DataFrame 中的某一列，具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

   import pandas as pd

2. 创建 DataFrame：

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']})

DataFrame `df` 如下所示：

| | A | B |
|:-:|:-:|:-:|
| 0 | 1 | a |
| 1 | 2 | b |
| 2 | 3 | c |
| 3 | 4 | d |
| 4 | 4 | d |
| 5 | 5 | e |

3. 使用 `unique()` 函数去重：

   unique_values = df['B'].unique()

`unique_values` 变量中的值为 `[a, b, c, d, e]`。

如果要在原 DataFrame 中去重，可以使用 `drop_duplicates()` 函数：

   df.drop_duplicates(subset=['B'], inplace=True)

上述代码会在原 DataFrame 中去重，只保留 `B` 列中的唯一值，最终 DataFrame 如下所示：

| | A | B |
|:-:|:-:|:-:|
| 0 | 1 | a |
| 1 | 2 | b |
| 2 | 3 | c |
| 3 | 4 | d |
| 5 | 5 | e |