dataframe一列为object 怎么去重

### 回答1：
可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法对 dataframe 中 object 类型的列进行去重。例如，假设要对 dataframe 中的列 column_name 进行去重，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='first', inplace=True)

其中，subset 参数指定需要去重的列名，keep 参数表示保留重复值中的哪一个，inplace 参数表示在原 dataframe 上进行修改。如果需要保留重复值的最后一个，可以将 keep 参数设置为 'last'。

### 回答2：
对于DataFrame中某一列为object类型的情况，可以采取以下几种方法进行去重操作。

方法一：使用drop_duplicates()方法。

使用DataFrame的drop_duplicates()方法可以去除重复的行。例如，假设DataFrame名为df，列名为'column_name'，则可以使用如下方式进行去重操作：

df['column_name'] = df['column_name'].drop_duplicates()

方法二：使用unique()方法。

使用DataFrame的unique()方法可以获取指定列的唯一值，然后重新赋值给该列。例如，假设DataFrame名为df，列名为'column_name'，则可以使用如下方式进行去重操作：

df['column_name'] = df['column_name'].unique()

方法三：使用set()方法。

将DataFrame中的指定列转换成set类型可以去除重复的值，然后重新赋值给该列。例如，假设DataFrame名为df，列名为'column_name'，则可以使用如下方式进行去重操作：

df['column_name'] = list(set(df['column_name']))

需要注意的是，set类型是无序的，可能会改变原始数据的顺序。

方法四：使用groupby()方法。

可以使用groupby()方法对指定列进行分组，然后取每个组的第一个值。例如，假设DataFrame名为df，列名为'column_name'，则可以使用如下方式进行去重操作：

df['column_name'] = df.groupby('column_name').transform('first')

以上是几种常用的去重方法，根据实际情况选择合适的方法进行操作即可。

### 回答3：
要去重一个DataFrame中的某一列为object类型的数据，可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数。

drop_duplicates()函数会去除DataFrame中指定列的重复值，并返回一个新的去重后的DataFrame。

以下是具体的操作：

1. 首先，导入pandas库。

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象。

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

3. 使用drop_duplicates()函数将DataFrame中某一列的重复值去除。

df_unique = df['col1'].drop_duplicates()

在这个例子中，我们将去重df中的'col1'列，并将结果存储在df_unique中。

输出结果如下：

0    a
1    b
2    c
Name: col1, dtype: object

这个结果是一个Series对象，包含去重后的唯一值。如果需要返回一个新的DataFrame对象，可以使用这样的代码：

df_unique = pd.DataFrame(df['col1'].drop_duplicates())

这样，df_unique将会是一个新的包含去重后的唯一值的DataFrame对象。