Python 熊猫：如何选择组中唯一的行

我有一个分组数据框，在所有组中都有一个名为“PART_ID”的列，每个组中该列中的值可能重复。我希望根据此列的值在每个组中唯一化，并仅保留唯一的值

我以为这只是分组对象上的.unique（）的一个例子，但这不起作用。也没有设置选项。如何获取组中的唯一行？。例如，第1列上的分组

A 10

A 10

A 12

B 10

B 15

应该给

A 10

A 12

B 10

B 15使用.unique（）

或者没有独特的你可以做一些像

grouped_df['column_1'].apply(list).apply(set)

---

看到了吗？和？

drop_duplicates

：）这里的问题是groupby。我已经做了一些操作，这些操作需要在组上进行，现在需要进行。drop_duplicates和unique不适用于groupby对象显示按第一列分组并取第二列的平均值？类似的输出应该是（10+10+12）/3等等

grouped_df['column_1'].apply(list).apply(set)