<\/p>\n
Der einfachste Weg, eine Liste eindeutiger Werte in einer Pandas DataFrame-Spalte abzurufen, ist die Verwendung der Funktion unique()<\/a> .<\/span><\/p>\n Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion mit dem folgenden Pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man eindeutige Werte in einer einzelnen Spalte des DataFrame findet:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass die eindeutigen Werte in der Teamspalte \u201eA\u201c, \u201eB\u201c und \u201eC\u201c umfassen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man in allen Spalten des DataFrame eindeutige Werte findet:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie in einer einzelnen Spalte des DataFrame nach eindeutigen Werten gesucht und sortiert wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man das Vorkommen eindeutiger Werte in einer einzelnen Spalte des DataFrame findet und z\u00e4hlt:<\/span><\/p>\n So w\u00e4hlen Sie einzelne Zeilen in einem Pandas DataFrame aus<\/a> Der einfachste Weg, eine Liste eindeutiger Werte in einer Pandas DataFrame-Spalte abzurufen, ist die Verwendung der Funktion unique() . Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr 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 ‚: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],\n ' conference<\/span> ': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'],\n ' points<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n team conference points\n0 A East 11\n1 A East 8\n2 A East 10\n3 B West 6\n4 B West 6\n5 C East 5<\/strong><\/pre>\n Finden Sie eindeutige Werte in einer Spalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
df. team<\/span> . single<\/span> ()\n\narray(['A', 'B', 'C'], dtype=object)<\/strong><\/pre>\n Finden Sie eindeutige Werte in allen Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
for<\/span> col in<\/span> df:\n print<\/span> (df[col] .unique<\/span> ())\n\n['A' 'B' 'C']\n['East' 'West']\n[11 8 10 6 5]\n<\/strong><\/pre>\n Suchen und sortieren Sie eindeutige Werte in einer Spalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find unique points values<\/span>\npoints = df. points<\/span> . single<\/span> ()\n\n#sort values smallest to largest<\/span>\npoints. sort<\/span> ()\n\n#display sorted values<\/span>\npoints\n\narray([ 5, 6, 8, 10, 11])\n<\/strong><\/pre>\n Suchen und z\u00e4hlen Sie eindeutige Werte in einer Spalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
df. team<\/span> . value_counts<\/span> ()\n\nAt 3\nB2\nC 1\nName: team, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So finden Sie in Pandas eindeutige Werte in mehreren Spalten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"