Python Pandas dataframe.nunique()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.nunique()函数返回在请求的轴上具有不同观测值数量的系列。如果将axis的值设置为0，则它将找到索引轴上唯一观测值的总数。如果将axis的值设置为1，则它将找到列轴上唯一观测值的总数。它还提供了排除NaN唯一数字计数得到的值。

用法： DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)

参数：
axis:{0或“索引”，1或“列”}，默认0
dropna:计数中不要包含NaN。

返回：nunique：系列

范例1：采用nunique()函数查找列轴上唯一值的数量。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[14, 4, 5, 4, 1], 
                   "B":[5, 2, 54, 3, 2], 
                   "C":[20, 20, 7, 3, 8], 
                    "D":[14, 3, 6, 2, 6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

让我们使用dataframe.nunique()函数来查找整个列轴上的唯一值。

# find unique values 
df.nunique(axis = 1)

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数将打印总编号。每行的唯一值的数量。

范例2：采用nunique()函数查找 DataFrame 中索引轴上唯一值的数量。 DataFrame 包含NaN值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":["Sandy", "alex", "brook", "kelly", np.nan], 
                   "B":[np.nan, "olivia", "olivia", "", "amanda"],  
                   "C":[20 + 5j, 20 + 5j, 7, None, 8], 
                   "D":[14.8, 3, None, 6, 6]}) 
  
# apply the nunique() function 
df.nunique(axis = 0, dropna = True)

输出：

该函数将空字符串视为第2列中的唯一值。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.nunique()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。