# Pandas DataFrame\[\].unique(): Filtrar valores distintos em colunas

O [Python Pandas](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-pandas/) possibilita o uso da função `unique()` para **identificar valores únicos em uma coluna de um DataFrame**. Esse método é eficiente para proporcionar uma visão geral dos diferentes valores presentes em um conjunto de dados.

## Sintaxe da função Pandas `DataFrame[].unique()`

A sintaxe básica da função Pandas `DataFrame[].unique()` é simples, pois ela não aceita a inclusão de nenhum parâmetro:

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

Lembre-se de que a função `unique()` só pode ser aplicada a **uma coluna**. Antes de chamá-la, você precisa indicar qual coluna deseja avaliar. A função `unique()` retorna um array NumPy que contém todos os diferentes valores na ordem em que eles estão dispostos na coluna, removendo os duplicados. Ela não ordena os valores retornados.

Nota Se você trabalha com Python há algum tempo, deve estar familiarizado com a **versão da função Pandas `unique()` oferecida pelo NumPy**. Por questão de eficiência, é recomendável usar a versão oferecida pelo Pandas.

## Como usar a função Pandas DataFrame\[\].unique()

Para usar a função `unique()` em um [DataFrame do Pandas](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/pandas-dataframe-em-python/), primeiro é necessário especificar a coluna que será verificada. No exemplo abaixo, vamos usar um DataFrame que contém a idade e a cidade de residência de um grupo de pessoas.

```python
import pandas as pd
# Criar um DataFrame de exemplo
data = {
    'Nome': ['Alice' , 'Breno', 'Carlos', 'Denis', 'Eduardo'],
    'Idade': [24, 27, 22, 32, 29],
    'Cidade': ['Curitiba', 'Salvador', 'Curitiba', 'Teresina', 'Salvador']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

O DataFrame ficará assim:

```none
Nome  Idade    Cidade
0    Alice     24  Curitiba
1    Breno     27  Salvador
2   Carlos     22  Curitiba
3    Denis     32  Teresina
4  Eduardo     29  Salvador
```

Agora, vamos imaginar que a nossa intenção é criar uma lista com todas as cidades presentes no DataFrame. Podemos aplicar a função Pandas `DataFrame[].unique()` na coluna que contém os nomes das cidades.

```python
# Encontrar cidades diferentes
cidades_diferentes = df['Cidade'].unique()
print(cidades_diferentes)
```

O resultado será um **array NumPy que lista cada cidade apenas uma vez**, revelando que as pessoas do DataFrame vivem em três cidades diferentes: Curitiba, Salvador e Teresina.

```none
['Curitiba' 'Salvador' 'Teresina']
```


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