仅在给定日期的列中保留数据的第一次出现，而不删除pandas中的其他出现

在pandas中，可以使用drop_duplicates函数来实现仅在给定日期的列中保留数据的第一次出现，而不删除其他出现的数据。

drop_duplicates函数的语法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数说明：

• subset：可选参数，指定要考虑的列，默认为所有列。可以传入列名或列名的列表。
• keep：可选参数，指定保留哪个重复的数据，默认为'first'，表示保留第一次出现的数据，其他重复的数据将被删除。还可以设置为'last'，表示保留最后一次出现的数据，或者设置为False，表示删除所有重复的数据。
• inplace：可选参数，指定是否在原始DataFrame上进行修改，默认为False，表示返回一个新的DataFrame，不修改原始数据。

下面是一个示例，演示如何使用drop_duplicates函数来实现仅保留给定日期列中第一次出现的数据：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
        '数值': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 仅保留日期列中第一次出现的数据
df_unique = df.drop_duplicates(subset='日期', keep='first')

print(df_unique)

输出结果：

           日期  数值
0  2022-01-01   1
2  2022-01-02   3

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