パンダで一意の値を数える方法: 例付き

nunique()関数を使用すると、pandas DataFrame 内の固有の値の数をカウントできます。

この関数は次の基本構文を使用します。

 #count unique values in each column
df. nunique ()

#count unique values in each row
df. nunique (axis= 1 )

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの関数を使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [8, 8, 13, 13, 22, 22, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 8, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 11, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 to 8 5 11
1 To 8 8 8
2 to 13 7 11
3 A 13 9 6
4 B 22 12 6
5 B 22 9 5
6 B 25 9 9
7 B 29 4 12

例 1: 各列の一意の値を数える

次のコードは、DataFrame の各列の一意の値の数をカウントする方法を示しています。

 #count unique values in each column
df. nunique ()

team 2
points 5
assists 5
rebounds 6
dtype: int64

結果から次のことがわかります。

• 「チーム」列には2 つの一意の値があります
• 「ポイント」列には5 つの一意の値があります
• 「支援」列には5 つの一意の値があります
• 「リバウンド」列には6 つの一意の値があります

例 2: 各行の一意の値を数える

次のコードは、DataFrame の各行の一意の値の数をカウントする方法を示しています。

 #count unique values in each row
df. nunique (axis= 1 )

0 4
1 2
2 4
3 4
4 4
5 4
6 3
7 4
dtype: int64

結果から次のことがわかります。

• 最初の行には4 つの一意の値があります
• 2 行目には2 つの一意の値があります
• 3 行目には4 つの一意の値があります

等々。

例 3: グループごとに一意の値を数える

次のコードは、DataFrame 内のグループごとの一意の値の数をカウントする方法を示しています。

 #count unique 'points' values, grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. nunique ()

team
At 2
B 3
Name: points, dtype: int64

結果から次のことがわかります。

• チーム「A」には2 つの固有の「ポイント」値があります
• チーム「B」には3 つの固有の「ポイント」値があります

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダの集団目撃数を数える方法
パンダで欠損値を数える方法
Pandasのvalue_counts()関数の使い方