itciskra.ru
Часто в работе приходится сталкиваться с задачей по поиску и анализу уникальных значений. Например, необходимо вывести список всех городов, в которых проживают клиенты, или узнать, сколько разных категорий товаров представлено в ассортименте магазина. Такая информация может быть полезна для многих целей, например, для анализа спроса на определенные товары или для разбиения данных по регионам.
Уникальные значения в pandas
Для получения списка уникальных значений в pandas можно использовать метод unique. Этот метод возвращает уникальные значения столбца в виде массива. Пример использования:
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple']})unique_fruits = df['fruit'].unique()print(unique_fruits)Результат выполнения кода:
['apple' 'banana' 'orange']Как видно из примера, метод unique возвращает массив с уникальными значениями столбца fruit. Это позволяет нам получить список всех уникальных значений, которые встречаются в этом столбце.
Надеюсь, данная информация поможет вам эффективно работать с уникальными значениями в pandas.
Как вывести уникальные значения
Например, чтобы вывести список уникальных значений в колонке «Имя» датафрейма df, можно воспользоваться следующим кодом:
df['Имя'].unique()Метод .unique() вернет массив, содержащий все уникальные значения из колонки «Имя».
Также можно получить количество уникальных значений с помощью метода .nunique(). Он возвращает количество уникальных значений в выбранной колонке.
Пример использования метода .nunique():
df['Имя'].nunique()Метод .nunique() вернет число уникальных значений в колонке «Имя».
Таким образом, с помощью методов .unique() и .nunique() можно легко и быстро получить список уникальных значений и количество уникальных значений в pandas.
Использование функции unique()
В библиотеке pandas для работы с уникальными значениями используется функция unique(). Эта функция позволяет получить список всех уникальных значений в указанной колонке или массиве данных.
Для использования функции unique() нужно передать в нее колонку или массив данных. Например, для получения списка уникальных значений из колонки «Название» в DataFrame df можно воспользоваться следующим кодом:
unique_values = df[‘Название’].unique()
Функция unique() возвращает массив со всеми уникальными значениями в указанной колонке. Этот массив можно сохранить в переменную для дальнейшего использования.
Также функция unique() может быть применена к массиву данных, не обязательно к колонке DataFrame. Например, для получения списка уникальных значений из массива arr можно воспользоваться следующим кодом:
unique_values = pd.unique(arr)
С помощью функции unique() можно легко проверить, сколько уникальных значений имеет определенная колонка или массив данных. Достаточно вызвать функцию len() для возвращаемого массива с уникальными значениями:
num_unique_values = len(df[‘Название’].unique())
Таким образом, функция unique() является удобным и эффективным способом получения списка уникальных значений в pandas.
Удаление дубликатов из столбца
Чтобы удалить дубликаты из столбца в pandas, можно использовать метод drop_duplicates(). Этот метод позволяет найти и удалить повторяющиеся значения в столбце.
Пример использования:
import pandas as pd# Создание DataFramedf = pd.DataFrame({'Столбец': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]})# Удаление дубликатов из столбцаdf['Столбец'] = df['Столбец'].drop_duplicates()print(df)Этот код выведет следующий результат:
Столбец0 11 23 34 46 5Видно, что дублирующиеся значения в столбце были удалены. Теперь остались только уникальные значения.
Также, при необходимости, можно указать параметр keep для метода drop_duplicates(), чтобы определить, какое значение оставить при наличии дубликатов. Например, для сохранения последнего значения, нужно установить параметр keep=’last’:
df['Столбец'] = df['Столбец'].drop_duplicates(keep='last')Таким образом, вы узнали, как удалить дубликаты из столбца в pandas и сохранить только уникальные значения. Это полезный метод при работе с данными.