pandas.Series.unique

Series.unique()[source]

Возвращает уникальные значения объекта Series.

Уникальные значения возвращаются в порядке их появления. Используется метод, основанный на хэш-таблицах, поэтому не сортируется.

Возвращает:

ndarray или ExtensionArray

Уникальные значения, возвращаемые в виде массива NumPy. См. Примечания.

См. также

Series.drop_duplicates

Возвращает Series с удаленными дублирующимися значениями.

unique

Метод unique для любых одномерных массивоподобных объектов.

Index.unique

Возвращает Index с уникальными значениями из объекта Index.

Примечания

Возвращает уникальные значения в виде массива NumPy. В случае Series, основанной на расширенном массиве, возвращается новый ExtensionArray того же типа, содержащий только уникальные значения. Это включает

• Категориальные данные

• Периоды

• Даты со временем

• Даты без времени

• Продолжительности

• Интервалы

• Разреженные массивы

• Целые числа с пропущенным значением

См. раздел Примеры.

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()
<DatetimeArray>
['2016-01-01 00:00:00']
Length: 1, 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]

Категориальный тип данных вернет категории в порядке их появления и с тем же типом данных.

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