Python - 基于 column 的唯一值的子集数据帧

如果您正在处理 Pandas 数据帧，并且需要筛选特定列的唯一值，则可以使用 Pandas 库中的 unique() 函数。但是，如果您需要根据特定列的唯一值创建一个新的数据帧，该怎么办呢？

在 Python 中，Pandas 库为我们提供了一个快捷方式来完成此操作。让我们看看如何使用基于列的唯一值来创建新的数据帧：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'列1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   '列2': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   '列3': ['Hello', 'World', 'Hello', 'Python', 'Python', 'World']})

# 通过列1的唯一值来创建一个新的数据帧
new_df = pd.DataFrame({'列1': ['A', 'B', 'C']})

# 使用merge函数来筛选特定列的唯一值的子集数据帧
merge_df = pd.merge(df, new_df, on='列1')

# 输出结果
print(merge_df)

以上代码将创建一个具有三列的示例数据帧。它将通过列1的唯一值来创建一个新的数据帧，并将新的数据帧与原始数据帧进行合并，最终结果是基于列1的唯一值的子集数据帧。

markdown格式：

Python - 基于 column 的唯一值的子集数据帧

如果您正在处理 Pandas 数据帧，并且需要筛选特定列的唯一值，则可以使用 Pandas 库中的 unique() 函数。但是，如果您需要根据特定列的唯一值创建一个新的数据帧，该怎么办呢？

在 Python 中，Pandas 库为我们提供了一个快捷方式来完成此操作。让我们看看如何使用基于列的唯一值来创建新的数据帧：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'列1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   '列2': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   '列3': ['Hello', 'World', 'Hello', 'Python', 'Python', 'World']})

# 通过列1的唯一值来创建一个新的数据帧
new_df = pd.DataFrame({'列1': ['A', 'B', 'C']})

# 使用merge函数来筛选特定列的唯一值的子集数据帧
merge_df = pd.merge(df, new_df, on='列1')

# 输出结果
print(merge_df)

以上代码将创建一个具有三列的示例数据帧。它将通过列1的唯一值来创建一个新的数据帧，并将新的数据帧与原始数据帧进行合并，最终结果是基于列1的唯一值的子集数据帧。