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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Apprendre Valeurs Uniques | Analyser les Données
Premiers Pas avec Pandas

bookValeurs Uniques

Les données sont souvent dupliquées dans les DataFrames. Par exemple, dans le DataFrame countries, la colonne 'continent' a des entrées répétées. Il existe une méthode qui récupère un tableau de valeurs distinctes d'une colonne spécifique d'un DataFrame.


              
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

Maintenant, nous allons appliquer la méthode unique() aux colonnes 'continent' et 'country' :


              
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

Pour compter le nombre de valeurs distinctes dans une colonne spécifique, vous pouvez utiliser la méthode nunique() :


              
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
Tâche

Swipe to start coding

Étant donné le DataFrame audi_cars :

  1. Identifiez toutes les valeurs distinctes dans les colonnes 'year' et 'fueltype'.
  2. Déterminez le nombre de types de carburant uniques.

Solution

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 15
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Les données sont souvent dupliquées dans les DataFrames. Par exemple, dans le DataFrame countries, la colonne 'continent' a des entrées répétées. Il existe une méthode qui récupère un tableau de valeurs distinctes d'une colonne spécifique d'un DataFrame.


              
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

Maintenant, nous allons appliquer la méthode unique() aux colonnes 'continent' et 'country' :


              
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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Pour compter le nombre de valeurs distinctes dans une colonne spécifique, vous pouvez utiliser la méthode 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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Étant donné le DataFrame audi_cars :

  1. Identifiez toutes les valeurs distinctes dans les colonnes 'year' et 'fueltype'.
  2. Déterminez le nombre de types de carburant uniques.

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