Pandas DataFrame UnivE

La biblioteca Python più popolare che viene utilizzata nella scienza dei dati si chiama Panda. Offre strumenti di analisi ad alte prestazioni, intuitive e di analisi dei dati ad alte prestazioni Python. Una volta compresa le funzioni fondamentali e come utilizzarle, Panda è uno strumento potente per modificare i dati. In "Pandas" i metodi standard per l'archiviazione dei dati in forma tabulare sono i gesti di dati. Possiamo utilizzare alcuni metodi "panda" per ottenere i valori univoci nella colonna di dati "panda". Quando abbiamo bisogno di ottenere valori univoci nelle colonne di DataFrame e non desideriamo la duplicazione dei valori nella colonna di dati "Panda", possiamo usare i metodi che "Panda" prevede per farlo. Diamo un'occhiata a tali metodi in questa guida, insieme ad alcuni esempi e output per ottenere valori univoci nella colonna di "Panda" di DataFrame.

Metodi per ottenere valori univoci nelle colonne di "Panda"

Possiamo utilizzare due metodi per ottenere i valori univoci nelle colonne di "Panda". Lanciamo i valori duplicati e otteniamo solo i valori univoci nelle colonne di dati di dati. I metodi che i "panda" prevedono per svolgere questo compito sono:

• Utilizzando il metodo unico ().
• Utilizzando il metodo drop_dupliactes ().

Ora utilizzeremo entrambi i metodi nei codici "panda" per ottenere i valori univoci nelle colonne di "Panda".

Esempio # 01

L'app "Spyder" viene utilizzata qui per generare questi codici "panda" per utilizzare quei metodi che ci aiutano a ottenere i valori univoci nelle colonne di "Panda". Dobbiamo importare i moduli "panda", che sono necessari per il codice "panda", prima di creare il frame dati. Usando il termine "importazione" e posizionando "panda come PD", importa questi moduli.

Ora, con l'aiuto di "PD", possiamo ottenere rapidamente le funzioni o i metodi dei "panda". Abbiamo quindi messo il "soggetto_data" in cui aggiungiamo "nome" e nel "nome", stiamo aggiungendo i dati del nome che sono "Roman, William, Peter, John, John, Milli, Thomas e James". Quindi, aggiungiamo i dati in materia nel "subj" che sono "matematica, economia, scienza, matematica, statistiche, statistiche, statistiche e computer". Quindi, convertiamo questo "soggetto_data" nel frame dati "soggetto_df" utilizzando il "PD.Metodo DataFrame () ". Posizioniamo "soggetto_df" nel metodo "print ()" in modo che mostrerà sul terminale.

Ora, vogliamo ottenere i valori univoci nella colonna "Subj" di "Panda". A tale scopo, stiamo usando il metodo "univoco ()" qui e aggiungiamo il nome della colonna e anche il nome del frame dati come mostrato di seguito. Aggiungiamo questo metodo in "Print ()" in modo che il risultato mostri anche sul terminale.

Ora stiamo premendo il "shift+enter" per ottenere il risultato di questo codice e si rende sul terminale e viene anche mostrato qui, che contiene il telaio di dati con tutti i valori. Questo è il frame dati originale che abbiamo aggiunto nel codice e di seguito visualizza i valori univoci della colonna "subj". Fa cadere i valori duplicati e visualizza i valori univoci della colonna "subj" del frame dati.

Esempio # 02

Creiamo il "Sample_list" che contiene alcune informazioni. Inseriamo "Layla, 21, 28, 31, 14 e 39", che apparirà come la prima colonna quando convertiamo questo elenco in DataFrame. Quindi, aggiungiamo "Lusy, 31, 25, 34, 26 e 21" come seconda riga del frame dati. Successivamente, abbiamo "Peter, 38, 20, 20, 35 e 24" e "Layla 38, 23, 39 24, 23" che sarà la terza e la quarta riga di DataFrame. Inseriamo anche altri tre dati che sono "Stella, 21, 24, 24, 28, 31", "Layla, 33, 32, 26, 30, 25" e anche "Peter, 21, 21, 31, 21, 29".

Ora stiamo convertendo il "Sample_list" in "df_sample" che è il nome del frame dati qui mettendo il "PD.Funzione DataFrame () ". Inoltre, impostiamo il nome delle colonne di questo frame dati e questi nomi sono "Nome, Ass_1, Ass_2, Ass_3, Ass_4 e Ass_5". Quindi, utilizziamo "Print ()" che aiuta a visualizzare il frame dati "DF_SAMPLE". Ora stiamo utilizzando un altro metodo in questo esempio per ottenere i valori univoci nella colonna del Frame Data. Questo metodo è il metodo "drop_duplicates ()" di "panda".

Nel metodo "Drop_Duplicates ()", impostiamo il nome della colonna in cui vogliamo ottenere i valori univoci nella colonna del Frame Data. Stiamo ottenendo valori univoci della colonna "Nome" lasciando cadere i valori duplicati in questa colonna con l'aiuto del metodo "Drop_Duplicates ()" e rendere qui questi valori unici usando la funzione "Print ()" qui.

I nomi duplicati vengono eliminati e i valori univoci vengono resi dopo aver applicato il metodo "Drop_Duplicates ()". Puoi notare che il nome "layla" appare in tre celle della colonna "nome". Ma quando il metodo "Drop_Duplicates ()" viene applicato a questa colonna, tutti i valori duplicati vengono eliminati e un nome "layla" è apparso sullo schermo sullo schermo. Dopo aver lasciato cadere i valori duplicati, è apparso il nuovo frame dati che contiene i valori univoci in questa colonna "nome". In questo modo, possiamo abbandonare i valori duplicati e ottenere il valore univoco nella colonna del dati dati con l'aiuto del metodo "Drop_Duplicates ()".

Esempio # 03

Lo stesso telaio di dati viene nuovamente utilizzato e ora stiamo applicando il metodo "unico ()" qui. Con il metodo "univoco ()" posizioniamo il nome della colonna e il nome del frame dati su cui vogliamo applicare questo metodo "univoco ()" per ottenere i valori univoci. Ciò renderà solo i valori univoci di quella colonna e non mostrerà questi valori sotto forma di dati di dati.

Qui, il frame dati contiene sette valori nella colonna "nome" ma quando applichiamo il metodo "univoco ()" a questa colonna, sono comparsi solo quattro valori e questi sono i valori univoci di quella colonna. Non rende i valori duplicati.

Esempio # 04

Il frame dati che creiamo in questo esempio è "F_G_DF". Inseriamo "my_fruits" e "my_vegs" in questo frame dati. La colonna "MY_FRUITS" contiene "Apple, Orange, Apple, Pear, Lychee, Apple, Apple, Pear e Apple". Successivamente, abbiamo il "My_vegs" che contiene i nomi delle verdure che sono "peperoncino, porta, carota, patate, patate, carote, cipolla, aglio e zenzero". Questo frame dati contiene solo due colonne.

Ora stiamo ottenendo i valori univoci in entrambe le colonne con l'aiuto del metodo "unico ()". Citiamo il nome del frame dati. Quindi, inserisci il nome della colonna della colonna. Dopo questo, utilizziamo il metodo Append (). In questa appendiamo, posizioniamo nuovamente il nome del frame dati e il secondo nome della colonna e posizioniamo il metodo "univoco ()". Ciò otterrà i valori univoci di entrambe le colonne e quindi aggiungerà i valori univoci di entrambe le colonne e li visualizzerà sullo schermo.

Il frame dati viene reso per primo contenente tutti i valori. Successivamente, viene applicato il metodo "univoco ()" e i valori univoci di entrambe le colonne sono resi di seguito. In questo codice, otteniamo i valori univoci nelle più colonne del Frame dati utilizzando il metodo "univoco ()".

Conclusione

La spiegazione completa di ottenere i valori univoci nella colonna di DataFrame si trova in questa guida. Abbiamo discusso dei metodi "UnivE ()" e "Drop_Duplicates ()" che ci aiuta a ottenere i valori univoci della colonna del Frame Data. Abbiamo esplorato come utilizzare questi metodi nel codice "panda" usando questi metodi qui nei nostri codici. Abbiamo illustrato diversi esempi in questa guida e ti abbiamo mostrato come ottenere i valori univoci di una colonna utilizzando il metodo "univoco ()" e il metodo "drop_duplicates ()". Abbiamo anche esplorato come ottenere i valori univoci in più colonne utilizzando il metodo "unico ()" in questa guida.