Как узнать количество уникальных значений в столбце pandas? 📊

В pandas, вы можете узнать количество уникальных значений в столбце, используя метод nunique(). Просто вызовите метод на нужном столбце. Например:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# Получаем количество уникальных значений в столбце
unique_count = df['Столбец1'].nunique()

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

Выход:

Количество уникальных значений: 3

Помните, что метод nunique() возвращает только количество уникальных значений и не учитывает дубликаты.

Как узнать количество уникальных значений в столбце pandas

Добро пожаловать! В этой статье мы рассмотрим, как использовать библиотеку Pandas для подсчета количества уникальных значений в столбце данных. Этот процесс может быть полезен при анализе данных и позволяет нам получить представление о разнообразии значений в конкретном столбце. Давайте начнем!

Импорт библиотеки Pandas

Прежде всего, убедитесь, что у вас установлена библиотека Pandas. Если ее нет, вы можете установить ее с помощью команды:

!pip install pandas

После успешной установки, импортируйте библиотеку в свою программу с помощью следующей инструкции:

import pandas as pd

Загрузка данных

Прежде чем мы сможем подсчитать уникальные значения в столбце, нам необходимо загрузить данные. Pandas предоставляет множество возможностей для чтения данных из различных источников, таких как файлы CSV, Excel, базы данных и т. д. Давайте рассмотрим пример чтения данных из файла CSV:

data = pd.read_csv('file.csv')

В этом примере мы предполагаем, что файл CSV называется 'file.csv'. Замените это значение на путь к вашему собственному файлу данных.

Подсчет уникальных значений

Теперь, когда у нас есть загруженные данные, мы можем приступить к подсчету уникальных значений в столбце. Для этого используется метод nunique() вместе с именем столбца, для которого мы хотим узнать количество уникальных значений. Давайте посмотрим на пример:

unique_values = data['column_name'].nunique()

В этом примере мы подсчитываем уникальные значения в столбце с именем 'column_name' и сохраняем результат в переменной 'unique_values'.

Вывод результатов

Наконец, мы можем вывести количество уникальных значений в столбце. Для этого просто используйте функцию print() и передайте значение переменной 'unique_values'. Вот как это может выглядеть:

print("Количество уникальных значений: ", unique_values)

Эта строка кода выведет фразу "Количество уникальных значений: " за которой будет следовать фактическое число уникальных значений в столбце.

Пример кода

Давайте посмотрим на полный пример кода для подсчета уникальных значений в столбце:

import pandas as pd

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('file.csv')

# Подсчет уникальных значений
unique_values = data['column_name'].nunique()

# Вывод результатов
print("Количество уникальных значений: ", unique_values)

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как использовать библиотеку Pandas для подсчета количества уникальных значений в столбце данных. Мы начали с импорта библиотеки, загрузили данные, подсчитали уникальные значения и вывели результаты с помощью простого кода. Теперь у вас есть инструменты, чтобы успешно работать с уникальными значениями в столбцах Pandas. Удачи в вашем анализе данных!