pandas.Series.unique#

Series.уникальный()[источник]#

Возвращает уникальные значения объекта Series.

Уникальные значения возвращаются в порядке появления. Основано на хэш-таблице, поэтому НЕ сортирует.

Возвращает:
ndarray или ExtensionArray

Уникальные значения, возвращаемые как массив NumPy. См. Примечания.

Смотрите также

Series.drop_duplicates

Возвращает Series с удаленными дублирующимися значениями.

unique

Универсальный метод unique для любого одномерного массиво-подобного объекта.

Index.unique

Возвращает Index с уникальными значениями из объекта Index.

Примечания

Возвращает уникальные значения в виде массива NumPy. В случае Series, основанного на массиве расширения, новый ExtensionArray этого типа только с уникальными значениями возвращается. Это включает

  • Категориальный

  • Period

  • Datetime с часовым поясом

  • Дата и время без часового пояса

  • Timedelta

  • Interval

  • Разреженный

  • IntegerNA

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()

['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()

['2016-01-01 00:00:00-05:00']
Length: 1, dtype: datetime64[ns, US/Eastern]

Categorical вернет категории в порядке 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']