🔎Как вывести уникальные значения с помощью pandas в Python

Чтобы вывести уникальные значения в pandas Python, вы можете использовать метод unique(). Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 3, 1],
                   'B': [4, 5, 6, 5, 4, 6]})

# Вывод уникальных значений столбца A
unique_values = df['A'].unique()
print(unique_values)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами A и B. Затем мы используем метод unique(), чтобы получить уникальные значения столбца A и сохранить их в переменную unique_values. Наконец, мы печатаем результат.

Если вы хотите получить уникальные значения из нескольких столбцов, вы можете передать их в метод unique() в виде списка, например:

# Вывод уникальных значений столбцов A и B
unique_values = df[['A', 'B']].unique()
print(unique_values)

В этом примере мы передаем столбцы A и B в метод unique() с помощью двойных квадратных скобок и сохраняем результат в переменную unique_values.

Вывести уникальные значения в pandas python

Когда вы работаете с данными с использованием библиотеки pandas в Python, вам часто может потребоваться вывести уникальные значения из определенной колонки или столбца. Уникальные значения представляют собой список всех уникальных элементов в этой колонке или столбце. В этой статье мы рассмотрим различные способы, которые вы можете использовать для вывода уникальных значений в pandas.

Для начала давайте импортируем библиотеку pandas в нашу программу:

import pandas as pd

Использование метода unique()

Первый способ, который мы рассмотрим, - это использование метода unique(). Метод unique() возвращает все уникальные значения из определенной колонки или столбца. Для этого, вы должны сначала выбрать колонку, из которой вы хотите получить уникальные значения, а затем вызвать метод unique(). Вот пример:

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Jane', 'John'],
        'Age': [25, 30, 25, 30, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выводим уникальные значения колонки 'Name'
unique_names = df['Name'].unique()
print(unique_names)

Результат:

['John' 'Jane']

В этом примере мы создали DataFrame, содержащий две колонки "Name" и "Age". Затем мы использовали метод unique(), чтобы вывести все уникальные значения колонки "Name". Результатом является список ['John', 'Jane'], который представляет собой уникальные имена в колонке "Name".

Использование метода drop_duplicates()

Еще один способ вывести уникальные значения в pandas - это использование метода drop_duplicates(). Метод drop_duplicates() удаляет дублирующиеся значения из DataFrame и оставляет только уникальные значения. Пример использования:

# Выводим уникальные значения колонки 'Name'
unique_names = df['Name'].drop_duplicates()
print(unique_names)

Результат:

0    John
1    Jane
Name: Name, dtype: object

Этот метод возвращает Series с уникальными значениями колонки 'Name'.

Использование метода value_counts()

Метод value_counts() позволяет вывести количество уникальных значений в колонке или столбце. Он возвращает Series, в котором каждому уникальному значению присваивается количество его вхождений. Вот пример использования:

# Выводим количество уникальных значений в колонке 'Name'
value_counts = df['Name'].value_counts()
print(value_counts)

Результат:

John    3
Jane    2
Name: Name, dtype: int64

В этом примере мы использовали метод value_counts(), чтобы вывести количество уникальных значений в колонке 'Name'. Результатом является Series, в котором уникальному значению "John" присвоено значение 3, а уникальному значению "Jane" - значение 2.

Использование функции unique()

В дополнение к методу unique(), библиотека pandas также предоставляет функцию unique(), которую вы можете использовать для вывода уникальных значений. Функция unique() принимает один аргумент - колонку или столбец DataFrame, и возвращает массив с уникальными значениями. Пример использования:

# Выводим уникальные значения колонки 'Name'
unique_names = pd.unique(df['Name'])
print(unique_names)

Результат:

['John' 'Jane']

Этот пример показывает, как использовать функцию unique() для вывода уникальных значений колонки 'Name' из DataFrame.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов вывода уникальных значений в pandas. Мы использовали методы unique(), drop_duplicates() и value_counts(), а также функцию unique(). Вы можете выбрать любой из этих методов в зависимости от вашей конкретной задачи.

Запомните, что уникальные значения представляют собой список всех уникальных элементов в колонке или столбце DataFrame. Они могут быть полезны при анализе данных и принятии решений на основе этих данных.