pandas.unique
-
pandas.unique(values)[source] -
Таблица уникальных значений на основе хэширования. Уникальные значения возвращаются в порядке их появления. Это НЕ сортировка.
Значительно быстрее, чем numpy.unique. Включает значения NA.
Параметры: -
values : 1d array-like
Возвращает: Уникальные значения.
- Если входной параметр — индекс, возвращается индекс.
- Если входной параметр — тип Categorical, возвращается Categorical.
- Если входной параметр — Series/массив ndarray, возвращается массив ndarray.
См. также
Примеры
>>> pd.unique(pd.Series([2, 1, 3, 3])) array([2, 1, 3])
>>> pd.unique(pd.Series([2] + [1] * 5)) array([2, 1])
>>> pd.unique(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)Для неупорядоченного Categorical значения категорий возвращаются в порядке их появления.
>>> pd.unique(Series(pd.Categorical(list('baabc')))) [b, a, c] Categories (3, object): [b, a, c]>>> pd.unique(Series(pd.Categorical(list('baabc'), ... categories=list('abc')))) [b, a, c] Categories (3, object): [b, a, c]Для упорядоченного Categorical сохраняется порядок категорий.
>>> pd.unique(Series(pd.Categorical(list('baabc'), ... categories=list('abc'), ... ordered=True))) [b, a, c] Categories (3, object): [a < b < c]Массив кортежей
>>> pd.unique([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c'), ('b', 'a')]) array([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c')], dtype=object) -
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.unique.html