パンダの一般的な機能

pandas.uniqueの例



Pandas Unique Example



パンダ。個性的（（ 値 ） [ソース]

ハッシュテーブルベースのユニーク。ユニークは出現順に返されます。これはソートされません。

numpy.uniqueよりも大幅に高速です。 NA値を含みます。



パラメーター
値 ：1D配列のような
戻り値
numpy.ndarrayまたはExtensionArray

リターンは次のようになります。

  • インデックス：入力がインデックスの場合



  • カテゴリ：入力がカテゴリdtypeの場合

  • ndarray：入力がSeries / ndarrayの場合

numpy.ndarrayまたはExtensionArrayを返します。



も参照してください

Index.unique

インデックスから一意の値を返します。

Series.unique

Seriesオブジェクトの一意の値を返します。

例

>>> pd.unique(pd.Series([2, 1, 3, 3])) array([2, 1, 3]) 
>>> pd.unique(pd.Series([2] + [1] * 5)) array([2, 1]) 
>>> pd.unique(pd.Series([pd.Timestamp('20160101'), ... pd.Timestamp('20160101')])) array(['2016-01-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') 
>>> pd.unique(pd.Series([pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern'), ... pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern')])) array([Timestamp('2016-01-01 00:00:00-0500', tz='US/Eastern')], dtype=object) 
>>> pd.unique(pd.Index([pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern'), ... pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern')])) DatetimeIndex(['2016-01-01 00:00:00-05:00'], ... dtype='datetime64[ns, US/Eastern]', freq=None) 
>>> pd.unique(list('baabc')) array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)

順序付けされていないカテゴリは、出現順にカテゴリを返します。

>>> pd.unique(pd.Series(pd.Categorical(list('baabc')))) [b, a, c] Categories (3, object): [b, a, c] 
>>> pd.unique(pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'), ... categories=list('abc')))) [b, a, c] Categories (3, object): [b, a, c]

順序付けられたカテゴリは、カテゴリの順序を保持します。

>>> pd.unique(pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'), ... categories=list('abc'), ... ordered=True))) [b, a, c] Categories (3, object): [a < b < c]

タプルの配列

>>> pd.unique([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c'), ('b', 'a')]) array([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c')], dtype=object)
pandas.factorize pandas.wide_to_long