Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Как получить уникальные значения из DataFrame в Python?

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на Как получить уникальные значения из Dataframe в Python Отказ

Итак, давайте начнем!

Что такое Python DataFrame?

Модуль Python Pandas предлагает нам различные структуры данных и функции для хранения и манипулирования огромным объемом данных.

Dataframe Является ли структурированные данные PandaS модулем Pandas для решения больших наборов данных в более чем в одном измерении, таких как огромные файлы CSV или Excel и т. Д.

Как мы можем хранить большой объем данных в кадре данных, мы часто встречаемся в ситуации, чтобы найти уникальные значения данных из набора данных, который может содержать избыточные или повторные значения.

Это когда Pandas.dataframe.unique () Функция входит в картину.

Давайте теперь будем сосредоточиться на функционировании уникальной () функции в предстоящем разделе.

Python Pandas.unique () Функция, чтобы получить уникальные значения из DataFrame

Pandas.unique () Функция Возвращает уникальные значения, присутствующие в наборе данных.

Он в основном использует технику на основе хэш-таблиц для возврата неадрендальных значений из набора значений, присутствующих в структуре данных кадра/серии данных.

Давайте попробуем понять роль уникальной функции через пример

Рассмотрим набор данных, содержащий значения следующим образом: 1,2,3,2,4,3,2,3,2

Теперь, если мы применяем уникальную функцию, мы получим следующий результат: 1,2,3,4. При этом мы обнаружили уникальные значения набора данных.

Теперь давайте обсудим структуру функции PandaS.Unique () в следующем разделе.

Синтаксис Python Unique () Функция

Посмотрите на синтаксис ниже:

pandas.unique(data)

Вышеуказанный синтаксис полезен, когда данные имеют 1-мерную. Он представляет собой уникальное значение из 1-мерных значений данных (структура данных серии).

Но, что, если данные содержит более одного размера I.e. Строки и столбцы? Да, у нас есть решение для этого в синтаксисе ниже

pandas.dataframe.column-name.unique()

Этот синтаксис позволяет нам найти уникальные значения из определенного столбца набора данных.

Хорошо, что данные имеют категориальный тип для уникальной функции, чтобы воспользоваться правильными результатами. Более того, данные отображаются в порядке его возникновения в наборе данных.

Python Unique () Функция с сериалом Pandas

В приведенном ниже примере мы создали список, который содержит избыточные значения.

Кроме того, мы преобразовали список в структуру данных серии, поскольку она имеет одно измерение. Наконец, мы применили уникальную функцию () функцию для получения уникальных значений от данных.

Пример:

lst = [1,2,3,4,2,4]
df = pandas.Series(lst)
print("Unique values:\n")
print(pandas.unique(df))

Выход:

Unique values:
[1 2 3 4]

Python Unique () Функция с Pandas DataFrame

Давайте сначала загрузим набор данных в среду, как показано ниже

import pandas
BIKE = pandas.read_csv("Bike.csv")

Вы можете найти набор данных здесь Отказ

Pandas.dataframe.nunique () Функция Представляет уникальные значения, присутствующие в каждом столбце DataFrame.

BIKE.nunique()

Выход:

season          4
yr              2
mnth           12
holiday         2
weathersit      3
temp          494
hum           586
windspeed     636
cnt           684
dtype: int64

Кроме того, мы представляли уникальные значения, представляющие в столбце «сезон», используя ниже.

BIKE.season.unique()

Выход:

array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)

Заключение

По этому, мы подошли к концу этой темы. Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом.

Для большего количества таких постов, связанных с Python, оставаться настроенными, а до тех пор, как потом, счастливое обучение !! 🙂.