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

Pandas DataFrame에서 단일 행을 선택하는 방법
Pandas의 여러 열에서 고유한 값을 찾는 방법