pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.unique

SeriesGroupBy.unique

Возвращает уникальные значения объекта Series.

Уникальные значения возвращаются в порядке их появления. Используется метод хеширования для определения уникальности, поэтому порядок не гарантируется.

Возвращает:	ndarray или ExtensionArray Уникальные значения возвращаются в виде массива NumPy. В случае Series, основанного на расширенном массиве, возвращается новый ExtensionArray того же типа, содержащий только уникальные значения. Это включает Категории Периоды Даты и время с часовыми поясами Интервалы Разреженные массивы Целые числа с пропусками

См. также

unique

Метод определения уникальных значений для любого одномерного массивоподобного объекта.

Index.unique

Возвращает индекс с уникальными значениями из объекта индекса.

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()
<DatetimeArray>
['2016-01-01 00:00:00-05:00']
Length: 1, dtype: datetime64[ns, US/Eastern]

Для неупорядоченной категории возвращаются категории в порядке их появления.

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

Для упорядоченной категории сохраняется порядок категорий.

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