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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lernen Eindeutige Werte | Daten Analysieren
Pandas Erste Schritte

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Eindeutige Werte

Daten werden in DataFrames oft dupliziert. Zum Beispiel hat die Spalte countries im 'continent' DataFrame wiederholte Einträge. Es gibt eine Methode, die ein Array von eindeutigen Werten aus einer bestimmten DataFrame-Spalte abruft.


              
1234567

            
import pandas as pd 

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries)
copy

Nun werden wir die Methode unique() auf die Spalten 'continent' und 'country' anwenden:


              
12345678910

            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
unique_countries = countries['country'].unique()
unique_continents = countries['continent'].unique()
print(unique_countries)
print(unique_continents)
copy

Um die Anzahl der eindeutigen Werte in einer bestimmten Spalte zu zählen, können Sie die Methode nunique() verwenden:


              
1234567

            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries['continent'].nunique())
copy
Aufgabe

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Gegeben ist der audi_cars DataFrame:

  1. Identifizieren Sie alle unterschiedlichen Werte in den Spalten 'year' und 'fueltype'.
  2. Bestimmen Sie die Anzahl der einzigartigen Kraftstoffarten.

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Daten werden in DataFrames oft dupliziert. Zum Beispiel hat die Spalte countries im 'continent' DataFrame wiederholte Einträge. Es gibt eine Methode, die ein Array von eindeutigen Werten aus einer bestimmten DataFrame-Spalte abruft.


              
1234567

            
import pandas as pd 

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries)
copy

Nun werden wir die Methode unique() auf die Spalten 'continent' und 'country' anwenden:


              
12345678910

            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
unique_countries = countries['country'].unique()
unique_continents = countries['continent'].unique()
print(unique_countries)
print(unique_continents)
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Um die Anzahl der eindeutigen Werte in einer bestimmten Spalte zu zählen, können Sie die Methode nunique() verwenden:


              
1234567

            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries['continent'].nunique())
copy
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Gegeben ist der audi_cars DataFrame:

  1. Identifizieren Sie alle unterschiedlichen Werte in den Spalten 'year' und 'fueltype'.
  2. Bestimmen Sie die Anzahl der einzigartigen Kraftstoffarten.

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