Pandas 多列中的唯一值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas查找多列中唯一值的方法。

Pandas是基于NumPy的一个数据操作库，它提供了一组灵活且高效的数据结构来处理表格数据。当我们需要筛选数据中不同列中唯一的值时，Pandas提供了两个方法——unique()和nunique()。

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unique()

unique()方法用于返回给定数据中的唯一值，不同于单列unique()的是，多列中唯一值需要使用apply()函数来实现。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['a', 'b', 'a', 'c'],
    'col2': [1, 2, 2, 3]
})

print(df.apply(lambda x: x.unique()))

结果如下：

col1    [a, b, c]
col2    [1, 2, 3]
dtype: object

nunique()

nunique()方法用于返回给定数据中的唯一值的数量，与unique()不同，它默认逐列进行计算。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['a', 'b', 'a', 'c'],
    'col2': [1, 2, 2, 3]
})

print(df.nunique())

运行结果：

col1    3
col2    3
dtype: int64

多列中唯一值的合并

当我们需要将多列中的唯一值合并时，可以使用set()方法配合union()实现。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['a', 'b', 'a', 'c'],
    'col2': [1, 2, 2, 3]
})

unique_values = set().union(*[df[col].unique() for col in df.columns])
print(unique_values)

运行结果：

{1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'}

以上就是如何使用Pandas查找多列中唯一值的方法。如果您有任何问题或建议，请随时提出。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中查找多列中唯一值的方法。unique()方法可返回不同列中的唯一值，而nunique()则返回唯一值的数量。同时，我们还通过set()和union()的组合将不同列中的唯一值合并。