😃 Как определить количество уникальных значений у панд в Питоне? 🐼

Пандас - это библиотека на языке Python, предназначенная для анализа данных. Чтобы узнать количество уникальных значений в пандасе, можно использовать метод nunique().

import pandas as pd

# Создание Series с данными
data = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

# Получение количества уникальных значений
unique_values = data.nunique()

# Вывод результата
print(f"Количество уникальных значений: {unique_values}")

Результат будет отображать количество уникальных значений в Series. Надеюсь, это помогает!

Сколько уникальных значений в pandas?

В библиотеке pandas, существует несколько способов вычисления количества уникальных значений в столбце данных. Давайте рассмотрим некоторые из них.

1. Метод nunique()

Метод nunique() возвращает количество уникальных значений в столбце данных. При этом, он игнорирует пропущенные значения (NaN).

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Anna'],
        'Age': [25, 30, 28, 25, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод nunique() для столбца 'Name'
unique_values = df['Name'].nunique()

print("Количество уникальных значений:", unique_values)

Вывод:

Количество уникальных значений: 4

В данном примере, метод nunique() возвращает количество уникальных имен в столбце 'Name', игнорируя повторения.

2. Метод unique()

Метод unique() возвращает массив всех уникальных значений в столбце данных. При этом, он включает пропущенные значения (NaN).

# Используем метод unique() для столбца 'Name'
unique_values = df['Name'].unique()

print("Уникальные значения:", unique_values)

Вывод:

Уникальные значения: ['John' 'Mike' 'Sarah' 'Anna']

В данном примере, метод unique() возвращает массив всех уникальных имен в столбце 'Name', включая повторяющиеся значения.

3. Метод value_counts()

Метод value_counts() возвращает количество уникальных значений в столбце данных, а также частоту появления каждого уникального значения.

# Используем метод value_counts() для столбца 'Name'
value_counts = df['Name'].value_counts()

print("Количество и частота уникальных значений:")
print(value_counts)

Вывод:

Количество и частота уникальных значений:
John     2
Mike     1
Sarah    1
Anna     1
Name: Name, dtype: int64

В данном примере, метод value_counts() возвращает количество и частоту уникальных имен в столбце 'Name'.

4. Метод drop_duplicates()

Метод drop_duplicates() удаляет повторяющиеся значения из столбца данных и возвращает новый DataFrame без этих значений.

# Используем метод drop_duplicates() для столбца 'Name'
unique_df = df.drop_duplicates(subset='Name')

print("DataFrame без повторяющихся значений:")
print(unique_df)

Вывод:

DataFrame без повторяющихся значений:
    Name  Age
0   John   25
1   Mike   30
2  Sarah   28
4   Anna   32

В данном примере, метод drop_duplicates() возвращает новый DataFrame, в котором удалены повторяющиеся имена из столбца 'Name'.

Общий вывод

Используя различные методы в библиотеке pandas, мы можем определить количество уникальных значений в столбце данных. Методы nunique(), unique() и value_counts() возвращают информацию о количестве уникальных значений и их частоте появления, а метод drop_duplicates() позволяет удалить повторяющиеся значения.

Надеюсь, данная статья оказалась полезной и помогла вам разобраться в вопросе о количестве уникальных значений в pandas!