# Kako filtrirati različne vrednosti s pandas DataFrame\[\].unique()

V Python pandas lahko uporabite funkcijo `unique()` za **identifikacijo edinstvenih vrednosti v stolpcu DataFrame**. To omogoča hiter pregled različnih vrednosti v vašem nizu podatkov.

## Kakšna je sintaksa pandas `DataFrame[].unique()`?

Osnovna sintaksa za uporabo pandas `unique()` je preprosta. To je zato, ker funkcija ne sprejema nobenih parametrov:

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

Upoštevajte, da se `unique()` lahko uporabi samo za **en stolpec**. Preden pokličete funkcijo, morate navesti, kateri stolpec želite ovrednotiti. Funkcija `unique()` vrne numpy matriko, ki vsebuje vse različne vrednosti v vrstnem redu, v katerem se pojavljajo, pri čemer so podvojene vrednosti v stolpcu odstranjene. Vrednosti pa ne razvrsti.

Note Če že nekaj časa delate s Pythonom, ste morda seznanjeni z **numpy ekvivalentom pandas `unique()`**. Zaradi večje učinkovitosti je na splošno boljša različica pandas.

## Kako uporabljati pandas DataFrame\[\].unique()

Da bi uporabili `unique()` v [pandas DataFrame](https://www.ionos.com/sl-si/digitalguide/spletne-strani/razvoj-spletnih-strani/python-pandas-dataframe/), morate najprej določiti stolpec, ki ga želite preveriti. V naslednjem primeru bomo uporabili DataFrame, ki vsebuje informacije o starosti in mestu prebivališča skupine posameznikov.

```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)
```

Rezultatni DataFrame izgleda takole:

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

Recimo, da želimo ustvariti seznam vseh mest, v katerih živijo ljudje iz DataFrame. Funkcijo pandas `unique()` lahko uporabimo za stolpec, ki vsebuje mesta.

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

Rezultat je **numpy matrika, ki enkrat navaja vsako mesto** in kaže, da posamezniki v DataFrame prihajajo iz skupno treh mest: Newcastle, London in Cardiff.

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


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/sl-si/digitalguide/spletne-strani/razvoj-spletnih-strani/python-pandas-dataframe-unique/](https://www.ionos.com/sl-si/digitalguide/spletne-strani/razvoj-spletnih-strani/python-pandas-dataframe-unique/) for AI/LLM consumption.