根据一列的唯一性，获取另一列的pandas df中的所有值

在Pandas中，可以使用.loc或.iloc来根据某一列的唯一性获取另一列的所有值。

具体步骤如下：

首先，假设我们有一个名为df的Pandas DataFrame，其中包含两列，列名分别为col1和col2。
如果我们想根据col1的唯一值获取col2的所有值，可以使用.loc方法。
如果我们想根据col1的唯一值获取col2的所有值，可以使用.loc方法。
上述代码中，unique_values变量存储了col1列的唯一值，然后使用.isin()方法将DataFrame中col1列的值与unique_values进行匹配，返回一个布尔索引。最后，使用这个布尔索引选取col2列的所有对应值。
例如，如果df如下所示：
| col1 | col2 | | ---- | ---- | | A | 1 | | B | 2 | | A | 3 | | C | 4 |
那么，通过以上代码，我们将获得col2的所有值：[1, 2, 3, 4]。
如果我们想根据col1的唯一值获取col2的所有值，还可以使用.groupby()方法。
如果我们想根据col1的唯一值获取col2的所有值，还可以使用.groupby()方法。
上述代码中，我们首先使用.groupby()方法将DataFrame按照col1进行分组，然后使用.apply(list)方法将每个分组中的col2值转换为列表。
例如，如果df如下所示：
| col1 | col2 | | ---- | ---- | | A | 1 | | B | 2 | | A | 3 | | C | 4 |
那么，通过以上代码，我们将获得col2的所有值：{'A': [1, 3], 'B': [2], 'C': [4]}。