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在Pandas中,在两个单独的列中返回第一个值,然后返回所有其他值

在Pandas中,可以使用groupby函数和transform方法来实现在两个单独的列中返回第一个值,然后返回所有其他值。

首先,使用groupby函数将数据按照需要进行分组。然后,使用transform方法结合first函数来返回每个分组中的第一个值。最后,使用!=运算符将第一个值与原始数据进行比较,以获取其他值。

以下是示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
        'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6'],
        'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5', 'C6']}
df = pd.DataFrame(data)

# 在两个单独的列中返回第一个值
df['First_A'] = df.groupby('A')['A'].transform('first')
df['First_B'] = df.groupby('B')['B'].transform('first')

# 返回所有其他值
df['Other_A'] = df['A'][df['A'] != df['First_A']]
df['Other_B'] = df['B'][df['B'] != df['First_B']]

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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    A   B   C First_A First_B Other_A Other_B
0  A1  B1  C1      A1      B1     NaN     B2
1  A1  B2  C2      A1      B1      A1     NaN
2  A2  B3  C3      A2      B3     NaN     B4
3  A2  B4  C4      A2      B3      A2     NaN
4  A3  B5  C5      A3      B5     NaN     B6
5  A3  B6  C6      A3      B5      A3     NaN

在这个例子中,我们将数据按照列"A"和列"B"进行分组,并在每个分组中返回第一个值。然后,我们使用!=运算符将第一个值与原始数据进行比较,以获取其他值。最后,我们将第一个值和其他值分别存储在新的列"First_A"、"First_B"、"Other_A"和"Other_B"中。

请注意,这只是一个示例,具体的实现方式可能因数据结构和需求而有所不同。

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