pandas.unique#

pandas.уникальный(values)[источник]#

Возвращает уникальные значения на основе хэш-таблицы.

Уникальные значения возвращаются в порядке появления. Это НЕ сортирует.

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

Параметры:

values1d array-like

Возвращает:

numpy.ndarray или ExtensionArray

Возвращаемое значение может быть:

Index: когда входные данные являются Index
Категориальный : когда входные данные имеют категориальный тип
ndarray : когда входные данные являются Series/ndarray

Возвращает numpy.ndarray или ExtensionArray.

Смотрите 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"),
...         ]
...     )
... )

['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)

Неупорядоченная категориальная переменная вернет 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']

Упорядоченная категория 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)