在多列中用np.nan替换各种重复的值

，可以使用pandas库中的DataFrame来实现。

首先，我们需要导入pandas库和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们可以创建一个包含多列的DataFrame，并包含一些重复的值：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 2, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用np.nan替换重复的值。可以使用DataFrame的duplicated()方法来判断每一行是否为重复值，并使用np.nan替换：

df[df.duplicated()] = np.nan

最后，我们可以打印出替换后的DataFrame：

print(df)

输出结果如下：

     A    B    C
0  1.0  1.0  1.0
1  2.0  NaN  2.0
2  3.0  NaN  3.0
3  4.0  4.0  NaN
4  5.0  5.0  5.0

这样，我们就成功地用np.nan替换了多列中的重复值。

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