Как узнать количество уникальных значений столбца с помощью pandas 📊

Для подсчета количества уникальных значений столбца в Pandas вы можете использовать метод nunique(). Вот как это сделать:

import pandas as pd

# Создайте DataFrame с данными
data = {'столбец': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет уникальных значений столбца
количество_уникальных = df['столбец'].nunique()

print(f"Количество уникальных значений: {количество_уникальных}")

В этом примере мы создаем DataFrame с данными и затем использоваем метод nunique() для подсчета уникальных значений в столбце "столбец". Затем мы печатаем количество уникальных значений. Вы можете изменить столбец и DataFrame в соответствии с вашими потребностями.

Как подсчитать количество уникальных значений столбца в Pandas

В Pandas, библиотеке анализа данных для языка программирования Python, подсчет количества уникальных значений в столбце является одной из базовых операций. В этой статье мы рассмотрим, как это сделать с помощью Pandas.

Для начала, убедитесь, что вы установили библиотеку Pandas на свое устройство. Вы можете установить ее с помощью команды:

pip install pandas

После установки Pandas вы можете импортировать его в свой код следующим образом:

import pandas as pd

Теперь, когда у вас есть Pandas, вы можете приступить к подсчету количества уникальных значений в столбце. Для этого в Pandas есть функция value_counts(). Она возвращает серию, в которой индексами являются уникальные значения, а значениями - количество их появления:

df['column_name'].value_counts()

Здесь df - это ваш датафрейм, а 'column_name' - это название столбца, в котором вы хотите подсчитать уникальные значения. Например, если ваш датафрейм называется data, а столбец - 'age', код будет выглядеть следующим образом:

data['age'].value_counts()

Этот код вернет серию, состоящую из уникальных возрастов и количества их появления в столбце 'age'. Если вы хотите сохранить результат в переменную, вы можете сделать это следующим образом:

unique_values = data['age'].value_counts()

Вы также можете добавить параметр normalize=True, чтобы получить отношение каждого значения к общему количеству строк:

data['age'].value_counts(normalize=True)

Этот код вернет серию с отношением каждого возраста к общему количеству строк.

Если вы хотите отсортировать результаты по количеству появлений, вы можете использовать метод sort_values():

data['age'].value_counts().sort_values(ascending=False)

Это отсортирует результаты в порядке убывания количества появления каждого значения.

Теперь у вас есть все необходимые знания, чтобы подсчитать количество уникальных значений в столбце с помощью Pandas. Не забывайте применять эти знания в своем анализе данных и экспериментировать с различными методами, чтобы получить нужные результаты.