pandas中unique
时间: 2023-11-09 10:58:02 浏览: 46
pandas中的unique函数用于返回一个Series或数组中的唯一值。如果数组是一个扩展数组,那么将返回一个包含唯一值的新的ExtensionArray。
例如,如果我们有一个Series [2, 4, 3, 3],我们可以使用unique函数来获取唯一的值,结果将是[2, 4, 3]。
参考链接:
- [/pandas/select-data](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#selecting-data):有关pandas中选择数据的更多信息。
- [/pandas/manage-unique-empty-data](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/missing_data.html):有关如何处理唯一和空数据的更多信息。
- [/pandas/modify-transform-data](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#modify-transform-data):有关修改和转换数据的更多信息。
- [/pandas/iterate-over-data](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#iterate-over-data):有关在数据上进行迭代的更多信息。
相关问题
pandas中unique()
`pandas` 中的 `unique()` 函数用于返回一个数组或者 `Series` 中的唯一值,即去除重复的元素。这个函数可以用来查看某列中有哪些不重复的元素。
下面是一些示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复元素的 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 2, 1, 3, 4, 5, 4])
unique_values = data.unique()
print(unique_values)
```
输出结果:
```
[1 2 3 4 5]
```
这个例子中,`data.unique()` 返回一个数组,其中包含了 `data` 中的唯一值,即 `[1, 2, 3, 4, 5]`。
pandas nunique
pandas中的nunique()函数用于计算数据框中唯一值的数量。它返回每列的唯一值数量。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'col3': [1, 1, 2, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每列的唯一值数量
unique_counts = df.nunique()
print(unique_counts)
```
输出结果为:
```
col1 5
col2 5
col3 3
dtype: int64
```
这里的输出结果表示在列`col1`中有5个唯一值,在列`col2`中有5个唯一值,在列`col3`中有3个唯一值。