Obter valores únicos com Pandas unique()

Pode usar a função unique() da Bi­bli­o­teca Python Pandas para obter os valores únicos numa coluna de um DataFrame, o que lhe permitirá obter uma visão geral dos di­fe­ren­tes valores dentro de um conjunto de dados.

Sintaxe de DataFrame[].unique() em Pandas

A sintaxe básica para utilizar a função unique() do Pandas é simples, uma vez que esta função não aceita nenhum parâmetro adicional:

DataFrame['column_name'].unique()

Tenha em atenção que, nos Da­ta­Fra­mes do Pandas, a função unique() só pode ser aplicada a uma coluna es­pe­cí­fica do DataFrame. Portanto, deve es­pe­ci­fi­car a coluna antes de a utilizar. A função unique() gera uma matriz NumPy com os valores únicos na ordem em que aparecem, ou seja, não realiza qualquer ordenação dos valores.

Como usar o Pandas unique()

Para utilizar unique() nos Da­ta­Fra­mes do Pandas, deve es­pe­ci­fi­car a coluna na qual deseja procurar valores únicos.

No exemplo a seguir, mostramos um DataFrame com in­for­ma­ções sobre di­fe­ren­tes pessoas:

import pandas as pd
# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {
    'Nombre': ['Alicia', 'Juan', 'Carlos', 'David', 'Eduardo'],
    'Edad': [24, 27, 22, 32, 29],
    'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Madrid', 'Valencia', 'Barcelona']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

O DataFrame re­sul­tante seria o seguinte:

Nombre    Edad       Ciudad
0    Alicia     24       Madrid
1     Juan     27    Barcelona
2    Carlos     22       Madrid
3    David     32     Valencia
4   Eduardo     29    Barcelona

Agora, se quiser iden­ti­fi­car as cidades onde essas pessoas vivem, ga­ran­tindo que cada cidade seja listada apenas uma vez, pode utilizar a função unique() do Pandas na coluna do DataFrame que contém as cidades:

# Encontrar ciudades únicas
unique_cities = df['Ciudad'].unique()
print(unique_cities)

O resultado é uma matriz NumPy que contém cada cidade apenas uma vez e mostra que as pessoas da lista são pro­ve­ni­en­tes de três cidades di­fe­ren­tes: Madrid, Barcelona e Valência.

['Madrid' 'Barcelona' 'Valencia']