pandas.unique

pandas.unique(values)[source]

Возвращает уникальные значения, основанные на хеш-таблице.

Уникальные значения возвращаются в порядке их появления. Это НЕ сортировка.

Значительно быстрее, чем numpy.unique для достаточно длинных последовательностей. Включает значения NA.

Параметры:

values: одномерный массив-подобный объект

Возвращает:

numpy.ndarray или ExtensionArray

Возврат может быть:

• Индекс: когда входной параметр — это Индекс

• Категориальный: когда входной параметр имеет тип Categorical

• ndarray: когда входной параметр — это Series/ndarray

Возвращает numpy.ndarray или ExtensionArray.

См. также

Index.unique

Возвращает уникальные значения из Индекса.

Series.unique

Возвращает уникальные значения объекта Series.

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

>>> 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(np.array(list("baabc"), dtype="O"))
array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)

Неупорядоченный Categorical вернёт категории в порядке их появления.

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

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

Упорядоченный Categorical сохраняет порядок категорий.

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

Массив кортежей

>>> pd.unique(pd.Series([("a", "b"), ("b", "a"), ("a", "c"), ("b", "a")]).values)
array([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c')], dtype=object)