Como contar valores únicos em pandas: com exemplos

Você pode usar a função nunique() para contar o número de valores exclusivos em um DataFrame do pandas.

Esta função usa a seguinte sintaxe básica:

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

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

Os exemplos a seguir mostram como usar esta função na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Exemplo 1: conte valores únicos em cada coluna

O código a seguir mostra como contar o número de valores exclusivos em cada coluna de um DataFrame:

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

team 2
points 5
assists 5
rebounds 6
dtype: int64

Pelo resultado podemos ver:

• A coluna “equipe” possui 2 valores exclusivos
• A coluna “pontos” possui 5 valores exclusivos
• A coluna “assistência” possui 5 valores exclusivos
• A coluna ‘rebotes’ tem 6 valores exclusivos

Exemplo 2: conte valores únicos em cada linha

O código a seguir mostra como contar o número de valores exclusivos em cada linha de um DataFrame:

 #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

Pelo resultado podemos ver:

• A primeira linha tem 4 valores únicos
• A segunda linha tem 2 valores únicos
• A terceira linha tem 4 valores únicos

E assim por diante.

Exemplo 3: contar valores únicos por grupo

O código a seguir mostra como contar o número de valores únicos por grupo em um DataFrame:

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

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

Pelo resultado podemos ver:

• A equipe “A” tem 2 valores de “ponto” exclusivos
• A equipe “B” tem 3 valores de “pontos” exclusivos

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como contar avistamentos de grupos em pandas
Como contar valores faltantes em pandas
Como usar a função value_counts() do Pandas