Apprendre Valeurs Uniques | Analyse des Données

Les données sont souvent dupliquées dans les DataFrames. Par exemple, dans le DataFrame countries, la colonne 'continent' contient des entrées répétées. Il existe une méthode permettant d'obtenir un tableau de valeurs distinctes à partir 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)

Ensuite, 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)

Parfois, au lieu de récupérer toutes les valeurs uniques, il peut être utile de connaître combien de valeurs distinctes existent dans une colonne. Dans ce cas, la méthode nunique() peut être utilisée. Elle retourne le nombre d'entrées uniques dans une colonne — et non les valeurs elles-mêmes.


              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())

Tâche

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Vous disposez d'un DataFrame nommé audi_cars. Votre objectif est d'explorer ses données et d'identifier les valeurs uniques à l'aide des méthodes Pandas.

Extraire toutes les valeurs distinctes de la colonne 'year' et les stocker dans la variable unique_years.
Extraire toutes les valeurs distinctes de la colonne 'fueltype' et les stocker dans la variable unique_fueltype.
Déterminer le nombre de types de carburant uniques dans la colonne 'fueltype' en utilisant la méthode .nunique() et stocker le résultat dans la variable count_unique_fueltypes.

Solution

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Section 3. Chapitre 15

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              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)