如何在Pandas中同时使用distinct和where子句？

在Pandas中，我们可以使用drop_duplicates函数和query方法来实现在数据框中同时使用distinct和where子句的效果。

1. drop_duplicates函数：可以用于去除数据框中的重复行，并返回去重后的新数据框。它可以接受一个参数subset，用于指定要考虑的列或列的组合。

df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])

其中，column1和column2是要考虑的列名。

1. query方法：可以用于根据条件从数据框中筛选出符合条件的行。它接受一个字符串表达式作为参数，用于描述筛选条件。

df.query('condition')

其中，condition是筛选条件，可以使用各种比较运算符、逻辑运算符和内置函数。

综合使用drop_duplicates函数和query方法，可以实现在Pandas中同时使用distinct和where子句的效果。例如：

df.drop_duplicates(subset=['column1']).query('column2 > 10')

这个示例代码的效果是，在数据框df中去除重复的column1的值，并筛选出column2大于10的行。

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