Python 将副本更改为唯一副本'；s值

我想用唯一值替换重复的值。例如， 让我们看一个数据帧

df

col1 col2
A     1
B     2
C     2
A     3
A     4

在本例中，col1在col2中具有不同或相同值的A的副本。我想用唯一的col2的值替换副本，如下所示

col1 col2
A     1
B     2
C     2
A     1
A     1

请帮我整理一下。提前感谢。

使用由删除的重复项创建的系列：

另一个想法是使用-将组的第一个值复制到每个组的所有值：

df['col2'] = df.groupby('col1')['col2'].transform('first')

---

编辑：

如果需要将所有重复行替换为

col2

中的

col1

到

1

：

df.loc[df['col1'].duplicated(keep=False), 'col2'] = 1
print (df)
  col1  col2
0    A     1
1    B     2
2    C     2
3    A     1
4    A     1

变化数据中最明显的差异：

print (df)
  col1  col2
0    A     5
1    B     4
2    C     2
3    A     3
4    C     4

df['col2'] = df['col1'].map(df.drop_duplicates('col1').set_index('col1')['col2'])
print (df)
  col1  col2
0    A     5
1    B     4
2    C     2
3    A     5
4    C     2

df.loc[df['col1'].duplicated(keep=False), 'col2'] = 1
print (df)
  col1  col2
0    A     1
1    B     4
2    C     1
3    A     1
4    C     1

---

将列1与列1重复的值替换为列2的值

>>> df['col2'] = pd.np.where(df['col1'].duplicated(), 1, df['col2'])

---

因此，需要通过

1

值或重复的第一个值重新计算所有重复项-因为

A

的第一个值是

1

，然后通过

1

？@jezrael重新计算所有值，因为A的第一个值是1

print (df)
  col1  col2
0    A     5
1    B     4
2    C     2
3    A     3
4    C     4

df['col2'] = df['col1'].map(df.drop_duplicates('col1').set_index('col1')['col2'])
print (df)
  col1  col2
0    A     5
1    B     4
2    C     2
3    A     5
4    C     2

df.loc[df['col1'].duplicated(keep=False), 'col2'] = 1
print (df)
  col1  col2
0    A     1
1    B     4
2    C     1
3    A     1
4    C     1

>>> df['col2'] = pd.np.where(df['col1'].duplicated(), 1, df['col2'])