pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.unique

SeriesGroupBy.unique

Возвращает уникальные значения объекта Series.

Уникальные значения возвращаются в порядке их появления. Использование хеш-таблицы, поэтому сортировка НЕ выполняется.

Возвращает:	ndarray или Categorical Уникальные значения возвращаются в виде массива NumPy. В случае категориального типа данных, возвращаются как Categorical.

См. также

pandas.unique

метод уникальных значений верхнего уровня для любого 1-мерного массивоподобного объекта.

Index.unique

возвращает индекс с уникальными значениями из объекта Index.

Примеры

>>> pd.Series([2, 1, 3, 3], name='A').unique()
array([2, 1, 3])

>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01') for _ in range(3)]).unique()
array(['2016-01-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01', tz='US/Eastern')
...            for _ in range(3)]).unique()
array([Timestamp('2016-01-01 00:00:00-0500', tz='US/Eastern')],
      dtype=object)

Неупорядоченный Categorical вернёт категории в порядке их появления.

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

Упорядоченный Categorical сохраняет порядок категорий.

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