公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter
今天给大家分享一个粉丝朋友问的一道关于Pandas题，提供多种解决思路！
需求（基础版本）
有下面的这样一个DataFrame（数据是模拟的），找出每个数值第一次出现的索引号：
这就是最终要展现的结果，如何解决？下面提供不同的解决思路
方法1-移位函数shift
shift函数是在指定的轴方向上进行移动指定的长度：
1、先向下移动一个单位，得到df2
2、为了后面的处理，df2进行属性字段的重命名：
df2.rename(columns={"col1":"col2"},inplace=True)
3、将df1和df2进行合并
4、筛选col1和col2不等的情况即可
方法2-差分函数diff
完整的一行代码如下：
下面我们拆解下这行代码：
1、差分函数diff
每个数据和前一个数值相减；如果两个值相等，差值为0
2、判断和0的关系
3、锁定为True的值即可
方法3：直接去重
一个很巧妙的方法：直接去重，保留第一条数据；但这仅仅是特例
需求（升级版）
需求还是类似，找出每个数值第一次出现的索引；但是数据会重复隔断出现。
下面已经标记了正确的结果：
方法1-shift函数
还是可以解决
结果：
方法2-差分函数diff
同样可以解决：
但是去重函数在这种情况就不行：drop_duplicates函数是对整体数据的去重，只保留一条数据
延伸知识点
在这里重点理解下移位函数shift和差分函数diff的关系，模拟一份数据：
diff函数
shift函数
二者关系
以默认移动一个单位为例
结论：在相同的条件下，原数据框 减掉 shift函数生成的数据就是diff函数的结果
思考题
什么情况下会用到移位或者差分函数？
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