Pandas: 열에서 고유한 값을 찾아 정렬합니다.

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 열에서 고유한 값을 찾은 다음 정렬할 수 있습니다.

 df[' my_column ']. drop_duplicates (). sort_values ()

그러면 오름차순으로 정렬된 열의 각 고유 값을 포함하는 팬더 시리즈가 반환됩니다.

고유한 값을 내림차순으로 정렬하려면 climbing=False를 사용하세요.

 df[' my_column ']. drop_duplicates (). sort_values (ascending= False )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas 열에서 고유한 값을 찾아 정렬합니다.

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [5, 5, 9, 12, 12, 5, 10, 13, 13, 19]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 5
1 to 5
2 to 9
3 to 12
4 to 12
5 B 5
6 B 10
7 B 13
8 B 13
9 B 19

다음 구문을 사용하여 포인트 열의 고유 값을 가져온 다음 오름차순으로 정렬할 수 있습니다.

 #get unique values in points column and sort them
df[' points ']. drop_duplicates (). sort_values ()

0 5
2 9
6 10
3 12
7 13
9 19
Name: points, dtype: int64

출력에는 오름차순으로 정렬된 포인트 열의 각 고유 값이 표시됩니다.

• 5
• 9
• 십
• 12
• 13
• 19

sort_values() 함수에 오름차순=False를 지정하여 내림차순으로 정렬된 포인트 열의 고유 값을 얻을 수도 있습니다.

 #get unique values in points column and sort them in descending order
df[' points ']. drop_duplicates (). sort_values (ascending= False )

9 19
7 13
3 12
6 10
2 9
0 5
Name: points, dtype: int64

출력에는 내림차순으로 정렬된 포인트 열의 각 고유 값이 표시됩니다.

• 19
• 13
• 12
• 십
• 9
• 5

참고 : 여기에서 pandas drop_duplicates() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame에서 단일 행을 선택하는 방법
Pandas: 인덱스 열에서 고유한 값을 얻는 방법
Pandas: 두 열의 고유한 조합을 계산하는 방법