Как посчитать уникальные значения в столбце 🐼 pandas? Узнайте сейчас!

Чтобы посчитать уникальные значения в столбце с использованием библиотеки Pandas, вы можете использовать метод value_counts. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Столбец': ['значение1', 'значение2', 'значение1', 'значение3', 'значение2']}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод value_counts для подсчета уникальных значений
unique_counts = df['Столбец'].value_counts()

print(unique_counts)

В результате выполнения этого кода будет выведен подсчет уникальных значений в столбце.

Как посчитать уникальные значения в столбце pandas

Если у вас возникла необходимость посчитать уникальные значения в столбце pandas, то вы находитесь в нужном месте. В этой статье мы рассмотрим несколько подходов, которые помогут вам решить данную задачу.

Метод `unique`

Первый метод, который мы рассмотрим - это метод `unique`. Он позволяет получить массив уникальных значений из столбца.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})

# Используем метод unique
unique_values = df['Столбец'].unique()

# Выводим уникальные значения
print(unique_values)

В данном примере мы создали DataFrame с столбцом 'Столбец', содержащим набор чисел. Затем мы использовали метод `unique`, чтобы получить уникальные значения из этого столбца. Результат будет выведен на экран.

Вот как будет выглядеть вывод:

[1 2 3 4]

Метод `value_counts`

Еще один полезный метод - это метод `value_counts`. Он позволяет посчитать количество каждого уникального значения в столбце.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})

# Используем метод value_counts
value_counts = df['Столбец'].value_counts()

# Выводим количество каждого уникального значения
print(value_counts)

В данном примере мы снова создали DataFrame с столбцом 'Столбец'. Затем мы использовали метод `value_counts`, чтобы посчитать количество каждого уникального значения в этом столбце. Результат будет выведен на экран.

Вот как будет выглядеть вывод:

4    2
3    2
2    2
1    2
Name: Столбец, dtype: int64

Метод `nunique`

Для подсчета количества уникальных значений в столбце также можно использовать метод `nunique`.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})

# Используем метод nunique
count_unique = df['Столбец'].nunique()

# Выводим количество уникальных значений
print(count_unique)

В данном примере мы опять создали DataFrame с столбцом 'Столбец'. Затем мы использовали метод `nunique`, чтобы посчитать количество уникальных значений в этом столбце. Результат будет выведен на экран.

Вот как будет выглядеть вывод:

4

Использование методов `unique`, `value_counts` и `nunique` совместно

Вы также можете комбинировать эти методы, чтобы получить более полную информацию о уникальных значениях в столбце.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})

# Используем методы unique, value_counts и nunique
unique_values = df['Столбец'].unique()
value_counts = df['Столбец'].value_counts()
count_unique = df['Столбец'].nunique()

# Выводим результаты
print('Уникальные значения:', unique_values)
print('Количество каждого уникального значения:', value_counts)
print('Количество уникальных значений:', count_unique)

Вот как будет выглядеть вывод:

Уникальные значения: [1 2 3 4]
Количество каждого уникального значения:
4    2
3    2
2    2
1    2
Name: Столбец, dtype: int64
Количество уникальных значений: 4

Заключение

Теперь, когда вы знаете несколько способов подсчета уникальных значений в столбце pandas, вы сможете легко решать подобные задачи. Не забывайте использовать методы `unique`, `value_counts` и `nunique` в зависимости от вашей конкретной задачи.

Удачи в вашем дальнейшем изучении pandas!