如何在 Pandas 的列中查找唯一值 - Python

在 Pandas 数据处理中，我们需要经常查询数据中的唯一值。本文将介绍如何在 Pandas 的列中查找唯一值。

查找唯一值的方法

Pandas 提供了许多方法来查找唯一值。以下是其中的一些方法：

1. unique()方法

unique() 方法可以查找 Pandas 列中的唯一值。举个例子，我们有一个数据集，其中包含一列国家名称，我们需要查找该列中的唯一值：

import pandas as pd

data = {'Country': ['China', 'India', 'USA', 'Russia', 'China', 'India']}
df = pd.DataFrame(data)  

unique_values = df['Country'].unique()

print(unique_values)

输出结果为：

['China' 'India' 'USA' 'Russia']

2. nunique() 方法

nunique() 方法可以返回 Pandas 列中唯一值的数量。例如，我们需要计算上面例子中的国家名称列中唯一值的数量，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {'Country': ['China', 'India', 'USA', 'Russia', 'China', 'India']}
df = pd.DataFrame(data)  

unique_count = df['Country'].nunique()

print(unique_count)

输出结果为：

4

3. value_counts() 方法

value_counts() 方法可以返回 Pandas 列中各个值出现的次数。例如，我们需要计算上面例子中的国家名称列中各个值出现的次数，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {'Country': ['China', 'India', 'USA', 'Russia', 'China', 'India']}
df = pd.DataFrame(data)  

value_counts = df['Country'].value_counts()

print(value_counts)

输出结果为：

China     2
India     2
USA       1
Russia    1
Name: Country, dtype: int64

结论

Pandas 提供了多种方法来查找唯一值以及统计各值出现的次数。选择其中的一种方法来处理数据取决于你的具体需求。希望本文对你理解 Pandas 数据处理有所帮助！