Kuidas filt­ree­rida erinevaid väärtusi pandas DataFrame[].unique() abil

Python pandas’is saate kasutada funkt­siooni unique(), et tuvastada uni­kaal­sed väärtused DataFrame’i veerus. See võimaldab teil kiiresti saada ülevaate and­me­ko­gumi eri­ne­va­test väär­tus­test.

Mis on pandas DataFrame[].unique() süntaks?

Pandas unique() ka­su­ta­mise põhiline süntaks on lihtne. Seda seetõttu, et funkt­sioon ei võta vastu mingeid pa­ra­meetreid:

DataFrame['column_name'].unique()

Pidage meeles, et unique() saab rakendada ainult ühele veerule. Enne funkt­siooni kutsumist peate märkima, millist veergu soovite hinnata. Funkt­sioon unique() tagastab numpy massiivi, mis sisaldab kõiki erinevaid väärtusi nende ilmumise jär­je­kor­ras, kusjuures veerust on eemal­da­tud dub­lee­ri­tud väärtused. See ei sorteeri aga väärtusi.

Kuidas kasutada pandas DataFrame[].unique()

Et kasutada unique() pandas DataFrame’is, peate esmalt määrama veeru, mida soovite kont­rol­lida. Järgmises näites kasutame DataFrame’i, mis sisaldab teavet rühma isikute vanuse ja elukoha kohta.

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'Age': [24, 27, 22, 32, 29],
    'City': ['Newcastle', 'London', 'Newcastle', 'Cardiff', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Saadud and­me­raa­mis­tik näeb välja järgmine:

Name  	Age       City
0    Alice    	24    	Newcastle
1    Bob    	27  		London
2  Charlie    	22    	Newcastle
3    David    	32    	Cardiff
4   Edward    	29  		London

Oletame, et tahame luua nimekirja kõikidest linnadest, kus DataFrame’is olevad inimesed elavad. Saame rakendada pandas unique() funkt­siooni veerule, mis sisaldab linnu.

# Find different cities
unique_cities = df['City'].unique()
print(unique_cities)

Väl­jun­diks on numpy massiiv, mis loetleb iga linna üks kord, näidates, et DataFrame’is olevad isikud on pärit kokku kolmest linnast: Newcastle’ist, Londonist ja Car­dif­fist.

['Newcastle' 'London' 'Cardiff']