Определение уникальных элементов в Pandas: unique() и nunique()

• 10.11.2023
• 1026
• Библиотеки Python
• Pandas

Pandas — это мощная библиотека для обработки и анализа данных на Python. Одна из её функций — возможность легко идентифицировать уникальные элементы в датафреймах и рядах. Давайте рассмотрим два главных метода для этой задачи: unique() и nunique().

Для начала, давайте создадим тестовый DataFrame для демонстрации:

import pandas as pd

data = {
    'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'TX', 'LA', 'NY', 'TX'],
    'Salary': [50000, 54000, 52000, 58000, 54000, 52000, 60000]
}

df = pd.DataFrame(data)

Использование unique()

Метод unique() применяется к Series и возвращает массив уникальных элементов:

print(df['City'].unique())

# ['NY', 'LA', 'SF', 'TX']

Заметьте, что порядок элементов в возвращаемом массиве будет соответствовать порядку их первого появления в исходной серии.

Использование nunique()

В то время как unique() возвращает все уникальные элементы, nunique() возвращает их количество:

print(df['City'].nunique())

# 4

Если в данных есть пропущенные значения NaN, nunique() по умолчанию их игнорирует. Если вы хотите включить NaN в подсчет уникальных значений, используйте параметр dropna:

df['City_with_nan'] = ['NY', 'LA', None, 'TX', 'LA', 'NY', 'TX']
print(df['City_with_nan'].nunique(dropna=False))

# 4

Работа с числовыми данными

Эти методы также применимы к числовым данным:

print(df['Salary'].unique())
# [50000, 54000, 52000, 58000, 60000]

print(df['Salary'].nunique())
# 5

Применение на уровне DataFrame

Хотя обычно unique() и nunique() применяются к Series, вы можете использовать их и на уровне DataFrame, получая информацию по каждому столбцу:

print(df.nunique())

# City      4
# Salary    5
# dtype: int64

Визуализация уникальных данных

Полученную информацию полезно визуализировать. Например, можно использовать график типа "bar" для отображения количества уникальных значений:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'TX', 'LA', 'NY', 'TX'],
    'Salary': [50000, 54000, 52000, 58000, 54000, 52000, 60000]
}

df = pd.DataFrame(data)

df['City'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

Исключение дубликатов с помощью drop_duplicates()

Помимо простого определения уникальных значений, иногда может понадобиться исключить дублирующиеся строки из DataFrame:

df.drop_duplicates(subset='City', keep='first', inplace=True)

Здесь subset указывает на столбец, по которому проверяются дубликаты. Параметр keep может принимать значения first, last или False, что определяет, какой из дубликатов следует оставить (или удалять все дубликаты).

value_counts() для более детального анализа

Этот метод позволяет не только узнать уникальные значения, но и увидеть, сколько раз каждое из них встречается в Series:

print(df['City'].value_counts())

# City
# NY    2
# LA    2
# TX    2
# SF    1
# Name: count, dtype: int64

Комбинирование методов для сложных запросов

Допустим, вы хотите узнать, сколько уникальных значений в столбце 'City' для тех, кто получает зарплату выше 52000:

print(df[df['Salary'] > 52000]['City'].nunique())

# 2

Уникальные комбинации столбцов

Если вам нужно определить уникальные комбинации значений в нескольких столбцах:

unique_combinations = df[['City', 'Salary']].drop_duplicates()

Таким образом, вы получите DataFrame, содержащий только уникальные комбинации 'City' и 'Salary'.

Учет NaN как уникального значения в unique()

В отличие от nunique(), метод unique() всегда будет возвращать NaN, если таковые присутствуют в данных:

df['City_with_nan'] = ['NY', 'LA', None, 'TX', 'LA', 'NY', 'TX']
print(df['City_with_nan'].unique())

# ['NY', 'LA', None, 'TX']

Заключение

Работа с уникальными данными чрезвычайно важна, особенно при первичном анализе. Это может помочь понять распределение данных, выявить аномалии или дубликаты. С помощью unique() и nunique() в Pandas вы с легкостью сможете узнавать уникальные значения в ваших данных и их количество.