Pandy: jak znaleźć unikalne wartości w kolumnie

Najłatwiejszym sposobem uzyskania listy unikalnych wartości w kolumnie Pandas DataFrame jest użycie funkcji Unique() .

W tym samouczku przedstawiono kilka przykładów użycia tej funkcji z następującą ramką DataFrame pand:

 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

Znajdź unikalne wartości w kolumnie

Poniższy kod pokazuje, jak znaleźć unikalne wartości w pojedynczej kolumnie DataFrame:

 df. team . single ()

array(['A', 'B', 'C'], dtype=object)

Widzimy, że unikalne wartości w kolumnie zespołu obejmują „A”, „B” i „C”.

Znajdź unikalne wartości we wszystkich kolumnach

Poniższy kod pokazuje, jak znaleźć unikalne wartości we wszystkich kolumnach DataFrame:

 for col in df:
  print (df[col] .unique ())

['A' 'B' 'C']
['East' 'West']
[11 8 10 6 5]

Znajdź i posortuj unikalne wartości w kolumnie

Poniższy kod pokazuje jak wyszukiwać i sortować według unikalnych wartości w pojedynczej kolumnie DataFrame:

 #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])

Znajdź i zlicz unikalne wartości w kolumnie

Poniższy kod pokazuje, jak znaleźć i policzyć występowanie unikalnych wartości w pojedynczej kolumnie DataFrame:

 df. team . value_counts ()

At 3
B2
C 1
Name: team, dtype: int64

Dodatkowe zasoby

Jak wybrać pojedyncze wiersze w ramce danych Pandas
Jak znaleźć unikalne wartości w wielu kolumnach w Pandach