Pandas教程-Pandas Series.unique()

在使用 Pandas 的 DataFrame 时，你可能需要找到列中存在的唯一元素。为此，我们必须使用 unique() 方法从列中提取唯一值。Python 中的 Pandas 库可以轻松帮助我们找到唯一数据。

列中存在的唯一值按其出现的顺序返回。这不会对其出现的顺序进行排序。此外，此方法基于哈希表。

它比 numpy.unique() 方法快得多，并且还包括空值。

语法：

pandas.unique(values)  

参数：

values: 它指的是包含数组值的一维类数组对象。

返回值：

此方法返回一个 numpy.ndarray 或 ExtensionArray 对象，可以是：

• index: 当用户传递索引作为输入时返回。
• Categorical: 当用户传递 Categorical dtype 作为输入时返回。
• ndarray: 当用户传递 ndarray/Series 作为输入时返回。

示例 1：

import pandas as pd  
pd.unique(pd.Series([2, 1, 3, 3]))  
pd.unique(pd.Series([pd.Timestamp('20160101'),  
pd.Timestamp('20160101')]))  

输出：

array(['2016-01-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

示例 2： 下面的示例提取了 Index 中的唯一时间戳：

import pandas as pd  
import numpy as np  
pd.unique(pd.Index([pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern'),  
pd.Timestamp('20160101', tz='US/Eastern')]))  

输出：

DatetimeIndex(['2016-01-01 00:00:00-05:00'], dtype='datetime64[ns, US/Eastern]', freq=None)