Pandas: so finden sie eindeutige werte in einer spalte

Der einfachste Weg, eine Liste eindeutiger Werte in einer Pandas DataFrame-Spalte abzurufen, ist die Verwendung der Funktion unique() .

Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele für die Verwendung dieser Funktion mit dem folgenden Pandas DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                   ' conference ': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

        team conference points
0 A East 11
1 A East 8
2 A East 10
3 B West 6
4 B West 6
5 C East 5

Finden Sie eindeutige Werte in einer Spalte

Der folgende Code zeigt, wie man eindeutige Werte in einer einzelnen Spalte des DataFrame findet:

 df. team . single ()

array(['A', 'B', 'C'], dtype=object)

Wir können sehen, dass die eindeutigen Werte in der Teamspalte „A“, „B“ und „C“ umfassen.

Finden Sie eindeutige Werte in allen Spalten

Der folgende Code zeigt, wie man in allen Spalten des DataFrame eindeutige Werte findet:

 for col in df:
  print (df[col] .unique ())

['A' 'B' 'C']
['East' 'West']
[11 8 10 6 5]

Suchen und sortieren Sie eindeutige Werte in einer Spalte

Der folgende Code zeigt, wie in einer einzelnen Spalte des DataFrame nach eindeutigen Werten gesucht und sortiert wird:

 #find unique points values
points = df. points . single ()

#sort values smallest to largest
points. sort ()

#display sorted values
points

array([ 5, 6, 8, 10, 11])

Suchen und zählen Sie eindeutige Werte in einer Spalte

Der folgende Code zeigt, wie man das Vorkommen eindeutiger Werte in einer einzelnen Spalte des DataFrame findet und zählt:

 df. team . value_counts ()

At 3
B2
C 1
Name: team, dtype: int64

Zusätzliche Ressourcen

So wählen Sie einzelne Zeilen in einem Pandas DataFrame aus
So finden Sie in Pandas eindeutige Werte in mehreren Spalten