# Pandas DataFrame\[\].unique() : déterminer les valeurs uniques

Vous pouvez utiliser la fonction `unique()` pour les DataFrames Python Pandas afin de déterminer les **valeurs uniques dans une colonne**. Cela permet d’obtenir efficacement un aperçu des différentes valeurs au sein d’un ensemble de données.

## La syntaxe de la fonction `DataFrame[].unique()` de Pandas

La syntaxe de base pour l’utilisation de Pandas `unique()` est simple, car la fonction ne prend aucun paramètre :

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

Notez que pour les DataFrames de Pandas, `unique()` ne peut s’appliquer qu’à **une colonne spécifique**. Vous devez donc la spécifier au préalable. La fonction `unique()` vous renvoie un tableau Numpy avec les valeurs uniques dans l’ordre d’apparition ; il n’y a pas de tri des valeurs.

Note Si vous vous intéressez depuis longtemps à la programmation Python, vous connaissez certainement aussi l’équivalent **Numpy de la fonction `unique()` de Pandas**. La variante de Pandas est cependant préférable pour des raisons d’efficacité.

## Application de la fonction `unique()` de Pandas

Sur les [DataFrames Pandas](https://www.ionos.com/fr-be/digitalguide/sites-internet/developpement-web/python-pandas-dataframe/), vous pouvez utiliser `unique()` en spécifiant d’abord la colonne dans laquelle vous souhaitez rechercher des valeurs uniques.

Dans l’exemple suivant, nous considérons un DataFrame contenant des informations sur différentes personnes.

```python
import pandas as pd
# Créer un exemple de DataFrame
data = {
    'Nom' : ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'Âge' : [24, 27, 22, 32, 29],
    'Ville' : ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Le DataFrame se présente alors comme suit :

```none
Nom   Âge        Ville
0   Alice   24    New York
1     Bob   27 Los Angeles
2 Charlie   22    New York
3   David   32     Chicago
4  Edward   29 Los Angeles
```

Il s’agit maintenant de déterminer les villes dans lesquelles ces personnes vivent. Pour cela, **chaque ville ne doit être listée qu’une seule fois**. La fonction `unique()` de Pandas est appliquée à la colonne du DataFrame qui contient les villes :

```python
# Trouver les villes uniques dans la colonne « Ville »
unique_cities = df['Ville'].unique()
print(unique_cities)
```

Le résultat est un **tableau Numpy qui contient chaque ville une fois**. Cela montre que les personnes proviennent de trois villes différentes : New York, Los Angeles et Chicago.

```none
['New York' 'Los Angeles' 'Chicago']
```


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