Как подсчитать уникальные значения в Pandas (с примерами)

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать функцию nunique() для подсчета количества уникальных значений в кадре данных pandas.

Эта функция использует следующий базовый синтаксис:

#count unique values in each column
df.nunique ()

#count unique values in each row
df.nunique (axis= 1 )

В следующих примерах показано, как использовать эту функцию на практике со следующими пандами DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
 'points': [8, 8, 13, 13, 22, 22, 25, 29],
 'assists': [5, 8, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
 'rebounds': [11, 8, 11, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

 team points assists rebounds
0 A 8 5 11
1 A 8 8 8
2 A 13 7 11
3 A 13 9 6
4 B 22 12 6
5 B 22 9 5
6 B 25 9 9
7 B 29 4 12

Пример 1. Подсчет уникальных значений в каждом столбце

Следующий код показывает, как подсчитать количество уникальных значений в каждом столбце DataFrame:

#count unique values in each column
df.nunique ()

team 2
points 5
assists 5
rebounds 6
dtype: int64

Из вывода мы видим:

  • Столбец «команда» имеет 2 уникальных значения.
  • Столбец «баллы» имеет 5 уникальных значений.
  • Столбец «Помощь» имеет 5 уникальных значений.
  • Столбец «Подборы» имеет 6 уникальных значений.

Пример 2. Подсчет уникальных значений в каждой строке

В следующем коде показано, как подсчитать количество уникальных значений в каждой строке DataFrame:

#count unique values in each row
df.nunique (axis= 1 )

0 4
1 2
2 4
3 4
4 4
5 4
6 3
7 4
dtype: int64

Из вывода мы видим:

  • Первая строка имеет 4 уникальных значения
  • Вторая строка имеет 2 уникальных значения
  • Третья строка имеет 4 уникальных значения

И так далее.

Пример 3. Подсчет уникальных значений по группам

В следующем коде показано, как подсчитать количество уникальных значений по группам в DataFrame:

#count unique 'points' values, grouped by team
df.groupby('team')['points']. nunique ()

team
A 2
B 3
Name: points, dtype: int64

Из вывода мы видим:

  • Команда «А» имеет 2 уникальных значения «очков».
  • Команда «Б» имеет 3 уникальных значения «очков».

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как подсчитать наблюдения по группе в Pandas
Как подсчитать пропущенные значения в Pandas
Как использовать функцию Pandas value_counts()