如何在Pandas中找到重复实例的第一个实例并将其标记在不同的列上？

在Pandas中，可以使用duplicated()函数来找到重复实例，并使用标记方法将其标记在不同的列上。

首先，使用duplicated()函数找到重复实例。该函数返回一个布尔值的Series，表示每个实例是否为重复实例。默认情况下，重复实例中的第一个实例被视为非重复实例。

然后，可以使用where()函数将重复实例标记在不同的列上。where()函数接受一个条件和一个替代值，如果条件为True，则返回原始值，否则返回替代值。可以将重复实例的标记值设置为所需的值，将非重复实例的标记值设置为NaN或其他值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 找到重复实例
duplicates = df.duplicated()

# 将重复实例标记在不同的列上
df['IsDuplicate'] = duplicates.where(duplicates, False)
df['FirstInstance'] = df['A'].where(duplicates, pd.NA)

print(df)

输出结果如下：

   A  B  IsDuplicate FirstInstance
0  1  1        False          <NA>
1  2  2        False          <NA>
2  3  3        False          <NA>
3  4  4        False          <NA>
4  5  5        False          <NA>

在这个示例中，DataFrame中的所有实例都被标记为非重复实例，因为没有重复的值。如果有重复的实例，那么重复实例的IsDuplicate列将被标记为True，并且FirstInstance列将包含第一个重复实例的值，其他重复实例的值将被设置为NaN。

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