Python pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.unique用法及代碼示例

用法: property SeriesGroupBy.unique

返回 Series 對象的唯一值。

唯一性按出現的順序返回。基於哈希表的唯一性，因此不排序。

ndarray 或 ExtensionArray: 作為 NumPy 數組返回的唯一值。請參閱注釋。

注意：

將唯一值作為 NumPy 數組返回。如果是支持extension-array 的係列，則返回該類型的新ExtensionArray，僅具有唯一值。這包括

Categorical

Period

Datetime with Timezone

Interval

Sparse

IntegerNA

請參閱示例部分。

例子：

>>> pd.Series([2, 1, 3, 3], name='A').unique()
array([2, 1, 3])

>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01') for _ in range(3)]).unique()
array(['2016-01-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01', tz='US/Eastern')
...            for _ in range(3)]).unique()
<DatetimeArray>
['2016-01-01 00:00:00-05:00']
Length:1, dtype:datetime64[ns, US/Eastern]

Categorical 將按照出現的順序返回具有相同 dtype 的類別。

>>> pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'))).unique()
['b', 'a', 'c']
Categories (3, object):['a', 'b', 'c']
>>> pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'), categories=list('abc'),
...                          ordered=True)).unique()
['b', 'a', 'c']
Categories (3, object):['a' < 'b' < 'c']

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.unique。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。

用法:

返回：

注意：

例子：