# Kuinka suodattaa erilliset arvot pandas DataFrame\[\].unique() -toiminnolla

Python pandasissa voit käyttää `unique()` **tunnistamaan ainutlaatuiset arvot DataFrame-taulukon sarakkeessa**. Tämä helpottaa datajoukon eri arvojen nopeaa tarkastelua.

## Mikä on pandas `DataFrame[].unique()`:n syntaksi?

Pandas `unique()` käytön perussyntaksi on yksinkertainen. Tämä johtuu siitä, että funktio ei ota vastaan parametreja:

```python
DataFrame['column_name'].unique()
```

Muista, että `unique()` voidaan soveltaa vain **yhteen sarakkeeseen**. Ennen funktion kutsumista sinun on ilmoitettava, mitä saraketta haluat arvioida. Funktio `unique()` palauttaa numpy-taulukon, joka sisältää kaikki eri arvot niiden esiintymisjärjestyksessä, ja sarakkeesta on poistettu päällekkäiset arvot. Se ei kuitenkaan lajittele arvoja.

Huomio Jos olet työskennellyt Pythonin parissa jo jonkin aikaa, saatat olla tuttu **pandas `unique()` numpy-vastaavan** kanssa. Tehokkuussyistä pandas-versio on yleensä suositeltavampi.

## Kuinka käyttää pandas DataFrame\[\].unique()

Jotta voit käyttää `unique()` [pandas DataFrame](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/verkkosivustot/verkkosivujen-kehittaeminen/python-pandas-dataframe/)-kehyksessä, sinun on ensin määritettävä sarake, jonka haluat tarkistaa. Seuraavassa esimerkissä käytämme DataFrame-kehystä, joka sisältää tietoja ryhmän jäsenten iästä ja asuinpaikasta.

```python
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)
```

Tuloksena oleva DataFrame näyttää tältä:

```none
Name  	Age       City
0    Alice    	24    	Newcastle
1    Bob    	27  		London
2  Charlie    	22    	Newcastle
3    David    	32    	Cardiff
4   Edward    	29  		London
```

Oletetaan, että haluamme luoda luettelon kaikista kaupungeista, joissa DataFrame-taulukon henkilöt asuvat. Voimme soveltaa pandas `unique()` -funktiota sarakkeeseen, joka sisältää kaupungit.

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

Tuloksena on **numpy-taulukko, jossa kukin kaupunki on listattu kerran** ja joka osoittaa, että DataFrame-taulukon henkilöt ovat kotoisin yhteensä kolmesta kaupungista: Newcastle, Lontoo ja Cardiff.

```none
['Newcastle' 'London' 'Cardiff']
```


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/verkkosivustot/verkkosivujen-kehittaeminen/python-pandas-dataframe-unique/](https://www.ionos.com/fi-fi/digitalguide/verkkosivustot/verkkosivujen-kehittaeminen/python-pandas-dataframe-unique/) for AI/LLM consumption.