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Aprende Valores Únicos | Analizando los Datos
Primeros Pasos con Pandas

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Valores Únicos

Los datos a menudo se duplican en los DataFrames. Por ejemplo, en el DataFrame countries, la columna 'continent' tiene entradas repetidas. Hay un método que recupera un array de valores distintos de una columna específica del DataFrame.

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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

Ahora, aplicaremos el método unique() a las columnas 'continent' y 'country':

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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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Para contar el número de valores distintos en una columna específica, puedes usar el método nunique():

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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())
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Tarea

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Dado el DataFrame audi_cars:

  1. Identifica todos los valores distintos en las columnas 'year' y 'fueltype'.
  2. Determina el número de tipos de combustible únicos.

Solución

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 15
Lamentamos que algo salió mal. ¿Qué pasó?

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Los datos a menudo se duplican en los DataFrames. Por ejemplo, en el DataFrame countries, la columna 'continent' tiene entradas repetidas. Hay un método que recupera un array de valores distintos de una columna específica del DataFrame.

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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)
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Ahora, aplicaremos el método unique() a las columnas 'continent' y 'country':

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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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Para contar el número de valores distintos en una columna específica, puedes usar el método nunique():

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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())
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Dado el DataFrame audi_cars:

  1. Identifica todos los valores distintos en las columnas 'year' y 'fueltype'.
  2. Determina el número de tipos de combustible únicos.

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