Pandas: 열에서 고유한 값을 찾는 방법
Pandas DataFrame 열에서 고유 값 목록을 얻는 가장 쉬운 방법은 Unique() 함수를 사용하는 것입니다.
이 튜토리얼에서는 다음 pandas DataFrame과 함께 이 함수를 사용하는 몇 가지 예를 제공합니다.
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
열에서 고유한 값 찾기
다음 코드는 DataFrame의 단일 열에서 고유한 값을 찾는 방법을 보여줍니다.
df. team . single () array(['A', 'B', 'C'], dtype=object)
팀 컬럼의 고유 값에는 “A”, “B”, “C”가 포함되어 있음을 알 수 있습니다.
모든 열에서 고유한 값 찾기
다음 코드는 DataFrame의 모든 열에서 고유한 값을 찾는 방법을 보여줍니다.
for col in df: print (df[col] .unique ()) ['A' 'B' 'C'] ['East' 'West'] [11 8 10 6 5]
열에서 고유한 값 찾기 및 정렬
다음 코드는 DataFrame의 단일 열에서 고유한 값을 기준으로 검색하고 정렬하는 방법을 보여줍니다.
#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])
열에서 고유한 값 찾기 및 계산
다음 코드는 DataFrame의 단일 열에서 고유 값의 발생을 찾고 계산하는 방법을 보여줍니다.
df. team . value_counts () At 3 B2 C 1 Name: team, dtype: int64
추가 리소스
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