获取多个列的唯一值作为pandas中的新数据帧

在pandas中，可以使用drop_duplicates方法获取多个列的唯一值作为新数据帧。drop_duplicates方法用于删除数据框中的重复行，并返回一个新的数据框。

下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用drop_duplicates方法获取多个列的唯一值作为新数据帧。drop_duplicates方法用于删除数据框中的重复行，并返回一个新的数据框。

具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'col3': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取多个列的唯一值作为新数据框
new_df = df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2', 'col3'])

# 打印新数据框
print(new_df)

输出结果为：

   col1 col2  col3
0     1    a     1
1     2    b     2
2     3    c     3
3     4    d     4
4     5    e     5

在上述代码中，我们首先创建了一个包含多个列的数据框df。然后，使用drop_duplicates方法，并通过subset参数指定了要考虑的列，即['col1', 'col2', 'col3']。最后，将返回的新数据框赋值给new_df变量，并打印出来。

这样，我们就得到了一个新的数据框new_df，其中包含了原数据框df中多个列的唯一值。

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