Funkcija unique() odstrani vse podvojene vrednosti v stolpcu in vrne eno samo vrednost za več enakih vrednosti. V tem članku bomo razpravljali o tem, kako lahko pridobimo edinstvene vrednosti iz stolpca v Pandas DataFrame .

Ustvarjanje okvira podatkov Pandas s podvojenimi elementi

Ustvarite vzorčni podatkovni okvir Pandas s slovarjem seznamov, recimo imena stolpcev A, B, C, D in E s podvojenimi elementi.

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)>

Pridobite edinstvene vrednosti iz stolpca v Pandas DataFrame

Spodaj je nekaj primerov, s katerimi lahko dobimo edinstvene vrednosti stolpca v tem podatkovnem okviru.

• Pridobite edinstvene vrednosti stolpca 'B'.
• Pridobite edinstvene vrednosti stolpca »E«.
• Pridobite število edinstvenih vrednosti v stolpcu
• Uporaba set() za odstranitev podvojenih vrednosti iz stolpca
• Uporaba metod pandas.concat() in Unique().
• Uporaba Series.drop_duplicates()

Pridobite edinstvene vrednosti stolpca 'B'.

V tem primeru pridobimo in natisnemo edinstvene vrednosti iz stolpca »B« z uporabo unique()> metoda. Dobljene edinstvene vrednosti so ['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()>

Izhod

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

Pridobite edinstvene vrednosti pand v stolpcu 'E'.

V tem primeru ustvarimo pandas DataFrame iz slovarja in nato pridobimo edinstvene vrednosti iz stolpca »E« z uporabo unique()> metoda. Dobljene edinstvene vrednosti so ['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()>

Izhod

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

Pridobite število edinstvenih vrednosti v stolpcu

V tem primeru ustvarimo pandas DataFrame iz slovarja ter nato izračunamo in natisnemo število edinstvenih vrednosti v stolpcu »C«, razen vrednosti NaN. Rezultat je 3, kar pomeni, da so v stolpcu »C« tri edinstvene vrednosti.

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> )>

Izhod

3 

Odstranite podvojene vrednosti iz stolpca z uporabo set()

V tem primeru ustvarimo pandas DataFrame iz slovarja in nato uporabimo set()> funkcijo za ekstrahiranje edinstvenih vrednosti iz stolpca 'C' in odpravo dvojnikov. Nastali niz, {'C1', 'C2', 'C3'}> , predstavlja edinstvene vrednosti v stolpcu „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)>

Izhod

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

Uporaba metod pandas.concat() in Unique().

V tem primeru ustvarimo pandas DataFrame iz slovarja in nato združimo edinstvene vrednosti iz vseh stolpcev z uporabo pd.concat()> . Nastala matrika NumPy, ko je natisnjena, prikaže vse edinstvene vrednosti od stolpcev 'A' do '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)>

Izhod

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

Uporaba Series.drop_duplicates()

V tem primeru ustvarimo pandas DataFrame iz slovarja in odstranimo dvojnike iz stolpcev 'A' in 'D' z uporabo drop_duplicates()> metoda . Dobljen DataFrame, ko je natisnjen, prikaže edinstvene vrednosti v stolpcih 'A' in 'D', z vrednostmi NaN, kjer so bili dvojniki odstranjeni iz '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)>

Izhod

   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