<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para encontrar valores exclusivos em uma coluna de um DataFrame do pandas e, em seguida, classific\u00e1-los:<\/span><\/p>\n Isso retornar\u00e1 uma s\u00e9rie de pandas contendo cada valor exclusivo em uma coluna classificada em ordem crescente.<\/span><\/p>\n Para classificar valores \u00fanicos em ordem decrescente, use ascendente=False<\/strong> :<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para obter os valores exclusivos da coluna de pontos<\/strong> e depois classific\u00e1-los em ordem crescente:<\/span><\/p>\n A sa\u00edda exibe cada um dos valores exclusivos na coluna de pontos<\/strong> classificados em ordem crescente:<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos obter os valores \u00fanicos na coluna de pontos classificados em ordem decrescente, especificando ascendente=False<\/strong> na fun\u00e7\u00e3o sort_values()<\/strong> :<\/span><\/p>\n A sa\u00edda exibe cada um dos valores exclusivos na coluna de pontos<\/strong> classificados em ordem decrescente:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa para a fun\u00e7\u00e3o drop_duplicates()<\/strong> do pandas aqui.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como executar outras fun\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: Como selecionar linhas \u00fanicas no DataFrame<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para encontrar valores exclusivos em uma coluna de um DataFrame do pandas e, em seguida, classific\u00e1-los: df[‘ my_column ‘]. drop_duplicates (). sort_values () Isso retornar\u00e1 uma s\u00e9rie de pandas contendo cada valor exclusivo em uma coluna classificada em ordem crescente. Para classificar valores \u00fanicos em ordem decrescente, use […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4263","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> ']. drop_duplicates<\/span> (). sort_values<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df[' my_column<\/span> ']. drop_duplicates<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= False<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Exemplo: Encontre valores exclusivos na coluna Pandas e classifique-os<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' points<\/span> ': [5, 5, 9, 12, 12, 5, 10, 13, 13, 19]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 5\n1 to 5\n2 to 9\n3 to 12\n4 to 12\n5 B 5\n6 B 10\n7 B 13\n8 B 13\n9 B 19\n<\/strong><\/pre>\n #get unique values in points column and sort them\ndf[' points<\/span> ']. drop_duplicates<\/span> (). sort_values<\/span> ()\n\n0 5\n2 9\n6 10\n3 12\n7 13\n9 19\nName: points, dtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#get unique values in points column and sort them in descending order\ndf[' points<\/span> ']. drop_duplicates<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= False<\/span> )\n\n9 19\n7 13\n3 12\n6 10\n2 9\n0 5\nName: points, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Como obter valores \u00fanicos da coluna do \u00edndice<\/a>
Pandas: como contar combina\u00e7\u00f5es \u00fanicas de duas colunas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"