Python Pandas dataframe.nunique()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.nunique()函數返回在請求的軸上具有不同觀測值數量的係列。如果將axis的值設置為0，則它將找到索引軸上唯一觀測值的總數。如果將axis的值設置為1，則它將找到列軸上唯一觀測值的總數。它還提供了排除NaN唯一數字計數得到的值。

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

參數：
axis:{0或“索引”，1或“列”}，默認0
dropna:計數中不要包含NaN。

返回：nunique：係列

範例1：采用nunique()函數查找列軸上唯一值的數量。

# 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

讓我們使用dataframe.nunique()函數來查找整個列軸上的唯一值。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，該函數將打印總編號。每行的唯一值的數量。

範例2：采用nunique()函數查找 DataFrame 中索引軸上唯一值的數量。 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)

輸出：

該函數將空字符串視為第2列中的唯一值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.nunique()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。