# Kā filtrēt atšķirīgas vērtības ar pandas DataFrame\[\].unique()

Python pandas var izmantot funkciju `unique()`, lai **identificētu unikālas vērtības DataFrame kolonnā**. Tas ļauj viegli iegūt ātru pārskatu par dažādām vērtībām datu kopā.

## Kāda ir pandas `DataFrame[].unique()` sintakse?

Pandas `unique()` izmantošanas pamata sintakse ir vienkārša. Tas ir tāpēc, ka funkcija nepieņem nekādus parametrus:

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

Paturiet prātā, ka `unique()` var piemērot tikai **vienai kolonnai**. Pirms funkcijas izsaukšanas jums jānorāda, kuru kolonu vēlaties izvērtēt. Funkcija `unique()` atgriež numpy masīvu, kas satur visas dažādās vērtības to parādīšanās secībā, no kolonnas izņemot dublētas vērtības. Tomēr tā nesorterē vērtības.

Note Ja jau kādu laiku strādājat ar Python, iespējams, esat pazīstams ar **numpy ekvivalentu pandas `unique()`**. Efektivitātes apsvērumu dēļ parasti ir vēlamāka pandas versija.

## Kā lietot pandas DataFrame\[\].unique()

Lai izmantotu `unique()` [pandas DataFrame](https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-dataframe/), vispirms ir jānorāda kolonna, kuru vēlaties pārbaudīt. Turpmākajā piemērā izmantosim DataFrame, kas satur informāciju par grupas indivīdu vecumu un dzīvesvietu.

```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)
```

Rezultātā iegūtais DataFrame izskatās šādi:

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

Tagad pieņemsim, ka vēlamies izveidot sarakstu ar visām pilsētām, kurās dzīvo DataFrame cilvēki. Mēs varam piemērot pandas `unique()` funkciju kolonnai, kas satur pilsētas.

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

Rezultāts ir **numpy masīvs, kurā katra pilsēta ir uzskaitīta vienu reizi**, parādot, ka DataFrame personas ir no kopumā trim pilsētām: Ņūkāslas, Londonas un Kardifas.

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


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-dataframe-unikals/](https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-dataframe-unikals/) for AI/LLM consumption.