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