Funkcia unique() odstráni všetky duplicitné hodnoty v stĺpci a vráti jednu hodnotu pre viacero rovnakých hodnôt. V tomto článku budeme diskutovať o tom, ako môžeme získať jedinečné hodnoty zo stĺpca v Pandas DataFrame .

Vytvorenie dátového rámca Pandas s duplicitnými prvkami

Vytvorte vzorový dátový rámec Pandas so slovníkom zoznamov, povedzme, že názvy stĺpcov sú A, B, C, D a E s duplicitnými prvkami.

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # create a dictionary with five fields each> data> => {> > 'A'> : [> 'A1'> ,> 'A2'> ,> 'A3'> ,> 'A4'> ,> 'A5'> ],> > 'B'> : [> 'B1'> ,> 'B2'> ,> 'B3'> ,> 'B4'> ,> 'B4'> ],> > 'C'> : [> 'C1'> ,> 'C2'> ,> 'C3'> ,> 'C3'> ,> 'C3'> ],> > 'D'> : [> 'D1'> ,> 'D2'> ,> 'D2'> ,> 'D2'> ,> 'D2'> ],> > 'E'> : [> 'E1'> ,> 'E1'> ,> 'E1'> ,> 'E1'> ,> 'E1'> ]}> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)>

Získajte jedinečné hodnoty zo stĺpca v Pandas DataFrame

Nižšie je uvedených niekoľko príkladov, pomocou ktorých môžeme získať jedinečné hodnoty stĺpca v tomto dátovom rámci.

• Získajte jedinečné hodnoty stĺpca „B“.
• Získajte jedinečné hodnoty stĺpca „E“.
• Získajte počet jedinečných hodnôt v stĺpci
• Použitie set() na odstránenie duplicitných hodnôt zo stĺpca
• Použitie metód pandas.concat() a Unique().
• Použitie Series.drop_duplicates()

Získajte jedinečné hodnoty stĺpca „B“.

V tomto príklade získavame a tlačíme jedinečné hodnoty zo stĺpca „B“ pomocou unique()> metóda. Výsledné jedinečné hodnoty sú ['B1', 'B2', 'B3', 'B4']> .

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Get the unique values of 'B' column> df.B.unique()>

Výkon

array(['B1', 'B2', 'B3', 'B4'], dtype=object) 

Získajte jedinečné hodnoty Pandy v stĺpci „E“.

V tomto príklade vytvoríme dátový rámec pandy zo slovníka a potom získame jedinečné hodnoty zo stĺpca „E“ pomocou unique()> metóda. Výsledné jedinečné hodnoty sú ['E1']> .

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Get the unique values of 'E' column> df.E.unique()>

Výkon

array(['E1'], dtype=object) 

Získajte počet jedinečných hodnôt v stĺpci

V tomto príklade vytvoríme dátový rámec pandas zo slovníka a potom vypočítame a vytlačíme počet jedinečných hodnôt v stĺpci „C“ s výnimkou hodnôt NaN. Výsledok je 3, čo znamená, že v stĺpci „C“ sú tri jedinečné hodnoty.

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Get number of unique values in column 'C'> df.C.nunique(dropna> => True> )>

Výkon

3 

Odstránenie duplicitných hodnôt zo stĺpca pomocou set()

V tomto príklade vytvoríme pandas DataFrame zo slovníka a potom použijeme set()> funkciu extrahovať jedinečné hodnoty zo stĺpca „C“, čím sa eliminujú duplikáty. Výsledný súbor, {'C1', 'C2', 'C3'}> , predstavuje jedinečné hodnoty v stĺpci „C“.

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Use set() to eliminate duplicate values in column 'C'> unique_values_set> => set> (df[> 'C'> ])> # Print the unique values> print> (unique_values_set)>

Výkon

{'C1', 'C2', 'C3'} 

Použitie metód pandas.concat() a Unique().

V tomto príklade vytvoríme dátový rámec pandy zo slovníka a potom zreťazí jedinečné hodnoty zo všetkých stĺpcov pomocou pd.concat()> . Výsledné pole NumPy po vytlačení zobrazuje všetky jedinečné hodnoty zo stĺpcov „A“ až „E“.

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Use pd.concat() to concatenate all columns and then apply unique()> unique_values_all_columns> => pd.concat([df[col].unique()> for> col> in> df.columns])> # Print the unique values> print> (unique_values_all_columns)>

Výkon

['A1' 'A2' 'A3' 'A4' 'A5' 'B1' 'B2' 'B3' 'B4' 'C1' 'C2' 'C3' 'D1' 'D2' 'E1'] 

Použitie Series.drop_duplicates()

V tomto príklade vytvoríme dátový rámec pandy zo slovníka a odstránime duplikáty zo stĺpcov „A“ a „D“ pomocou drop_duplicates()> metóda . Výsledný DataFrame po vytlačení zobrazuje jedinečné hodnoty v stĺpcoch „A“ a „D“ s hodnotami NaN, kde boli duplikáty odstránené z „D“.

Python3

# Import pandas package> import> pandas as pd> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Use drop_duplicates() to remove duplicates from columns 'A' and 'D'> df[> 'A'> ]> => df[> 'A'> ].drop_duplicates()> df[> 'D'> ]> => df[> 'D'> ].drop_duplicates()> # Print the DataFrame after removing duplicates from columns 'A' and 'D'> print> (df)>

Výkon

   A B C D E   0 A1 B1 C1 D1 E1 1 A2 B2 C2 D2 E1 2 A3 B3 C3 NaN E1 3 A4 B4 C3 NaN E1 4 A5 B4 C3 NaN E1