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:

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.

Kako upo­ra­blja­ti pandas DataFrame[].unique()

Da bi uporabili unique() v 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.

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:

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.

# 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.

['Newcastle' 'London' 'Cardiff']