ဥပမာများဖြင့် ပန်ဒါများတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း

pandas DataFrame တွင်ထူးခြားသောတန်ဖိုးများအရေအတွက်ကိုရေတွက်ရန် nunique() လုပ်ဆောင်ချက်ကိုသင်အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

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

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

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါပန်ဒါများ DataFrame ဖြင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 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

ဥပမာ 1: ကော်လံတစ်ခုစီရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် DataFrame ကော်လံတစ်ခုစီရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများအရေအတွက်ကို ရေတွက်နည်းကို ပြသသည်-

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

team 2
points 5
assists 5
rebounds 6
dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• “ အဖွဲ့” ကော်လံတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး 2 ခု ရှိသည်။
• “အမှတ်များ” ကော်လံတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး ၅ ခု ရှိသည်။
• “ အကူအညီ” ကော်လံတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး ၅ ခု ရှိသည်။
• ‘rebounds’ ကော်လံတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး 6 ခု ရှိသည်။

ဥပမာ 2: အတန်းတစ်ခုစီတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် DataFrame အတန်းတစ်ခုစီရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများ အရေအတွက်ကို မည်သို့ရေတွက်ရမည်ကို ပြသသည်-

 #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

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ပထမစာကြောင်းတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး ၄ ခု ရှိသည်။
• ဒုတိယစာကြောင်းတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး ၂ ခု ရှိသည်။
• တတိယအတန်းတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုး 4 ခု ရှိသည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 3- အုပ်စုတစ်ခုလျှင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် DataFrame တစ်ခုရှိ အုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် တစ်မူထူးခြားသောတန်ဖိုးများရေတွက်နည်းကို ပြသသည်-

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

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

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အဖွဲ့ “A” တွင် ထူးခြားသော “အမှတ်” တန်ဖိုး ၂ ခု ရှိသည်။
• အဖွဲ့ “ B” တွင် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုး ၃ ခု ရှိသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပန်ဒါများတွင် အုပ်စုလိုက်တွေ့ခြင်းကို ရေတွက်နည်း
ပန်ဒါမှာ ပျောက်ဆုံးနေတဲ့ တန်ဖိုးတွေကို ဘယ်လိုရေတွက်မလဲ။
Pandas value_counts() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဘယ်လိုသုံးမလဲ။