Python `groupby.unique`和`groupby.first`函数之间的区别

我试图在一个数据框中组合两个具有相同邮政编码的邻居名称

最初我使用了

groupby.unique（）

函数，但它在每个单元格中返回一个

ndarray

。后来我尝试了

groupby.first（）

函数，该函数返回重复的邮政编码的值

PCode =pd.DataFrame({'PostalCode':['M4A','M5A','M5A'],'Borough':['North York','Downtown Toronto','Downtown Toronto'],'Neighbourhood':['Victoria Village','Harbourfront','Regent Park']})
PCode.groupby('PostalCode')['PostalCode'].unique()
PCode.groupby('PostalCode')['PostalCode'].first()

我想知道是否有办法从返回的

ndarray

中提取邮政编码，以便

groupby.unique（）

函数产生与使用

groupby.first（）函数时完全相同的结果

我想知道有没有办法从返回的Ndaray中提取邮政编码

使用
str[0]
：

print(PCode.groupby('PostalCode')['PostalCode'].unique().str[0])

PostalCode
M4A    M4A
M5A    M5A

请显示您的预期输出。