为了在其他属性的不同值上仅获取Pandas数据框中的第一行？

为了在其他属性的不同值上仅获取Pandas数据框中的第一行，可以使用Pandas库中的groupby()和head()方法来实现。

首先，使用groupby()方法根据其他属性进行分组。然后，使用head()方法获取每个分组的第一行数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'属性A': ['值1', '值1', '值2', '值2', '值3'],
        '属性B': ['值4', '值5', '值6', '值7', '值8'],
        '属性C': ['值9', '值10', '值11', '值12', '值13']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据属性A进行分组，并获取每个分组的第一行数据
result = df.groupby('属性A').head(1)

print(result)

输出结果为：

  属性A 属性B  属性C
0   值1  值4   值9
2   值2  值6  值11
4   值3  值8  值13

在这个示例中，我们根据属性A进行分组，并获取每个分组的第一行数据。最终的结果是一个新的数据框，其中只包含每个分组的第一行数据。

对于Pandas数据框中的其他属性，你可以根据需要进行修改和适配。这个方法适用于任何属性的不同值上仅获取第一行的情况。

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