Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как создать функцию, которая будет перебирать столбцы в фрейме данных pandas и возвращать уникальные значения

Как создать функцию, которая будет перебирать столбцы в фрейме данных pandas и возвращать уникальные значения

#python #pandas #dataframe

#python #pandas #фрейм данных

Вопрос:

 training_data = [
    ['Green',3,'Apple'],
    ['Yellow',3,'Apple'],
    ['Red',1,'Grape'],
    ['Red',1,'Grape'],
    ['Yellow',3,'Lemon']
]
def unique_values(df,col):
     return set([row[col] for row in df])

unique_values(training_data,1)

output = {1,3}

Я хочу иметь возможность делать это, но с фреймом данных pandas вместо списка

Комментарии:

1. Вы можете df.agg(pd.Series.unique)

Ответ №1:

Вы можете использовать Series.unique для поиска уникальных значений в столбце.

Создайте фрейм данных из вашего списка следующим образом:

 In [1974]: import pandas as pd

In [1975]: df = pd.DataFrame(training_data, columns = ['color', 'number', 'fruit'])

In [1986]: df
Out[1986]: 
    color  number  fruit
0   Green       3  Apple
1  Yellow       3  Apple
2     Red       1  Grape
3     Red       1  Grape
4  Yellow       3  Lemon

Тогда ваша функция выглядит следующим образом:

 In [1983]: def unique_values(df,col):
      ...:     return df[col].unique().tolist()
      ...:

Запустите вашу функцию следующим образом:

 In [1988]: unique_values(df, 'color')
Out[1988]: ['Green', 'Yellow', 'Red']

In [1989]: unique_values(df, 'fruit')
Out[1989]: ['Apple', 'Grape', 'Lemon']

In [1990]: unique_values(df, 'number')
Out[1990]: [3, 1]

Ответ №2:

Нравится это?

 >>> import pandas as pd
>>> training_data = [
...     ['Green',3,'Apple'],
...     ['Yellow',3,'Apple'],
...     ['Red',1,'Grape'],
...     ['Red',1,'Grape'],
...     ['Yellow',3,'Lemon']
... ]
>>> df = pd.DataFrame(training_data, columns = ['color', 'number', 'fruit'])
>>> df.head()
    color  number  fruit
0   Green       3  Apple
1  Yellow       3  Apple
2     Red       1  Grape
3     Red       1  Grape
4  Yellow       3  Lemon
>>> df.number.unique()
array([3, 1])

Ответ №3:

 def unique_values(df,column):
        return set(df[column])

Это также сработало после превращения списка во фрейм данных, спасибо вам обоим!