Pandas: encontre valores únicos na coluna e classifique-os

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para encontrar valores exclusivos em uma coluna de um DataFrame do pandas e, em seguida, classificá-los:

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

Isso retornará uma série de pandas contendo cada valor exclusivo em uma coluna classificada em ordem crescente.

Para classificar valores únicos em ordem decrescente, use ascendente=False :

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

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Encontre valores exclusivos na coluna Pandas e classifique-os

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar a seguinte sintaxe para obter os valores exclusivos da coluna de pontos e depois classificá-los em ordem crescente:

 #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

A saída exibe cada um dos valores exclusivos na coluna de pontos classificados em ordem crescente:

• 5
• 9
• dez
• 12
• 13
• 19

Também podemos obter os valores únicos na coluna de pontos classificados em ordem decrescente, especificando ascendente=False na função sort_values() :

 #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

A saída exibe cada um dos valores exclusivos na coluna de pontos classificados em ordem decrescente:

• 19
• 13
• 12
• dez
• 9
• 5

Nota : Você pode encontrar a documentação completa para a função drop_duplicates() do pandas aqui.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como executar outras funções comuns em pandas:

Pandas: Como selecionar linhas únicas no DataFrame
Pandas: Como obter valores únicos da coluna do índice
Pandas: como contar combinações únicas de duas colunas