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Valeurs 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)

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)

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())

Tâche

Swipe to start coding

Étant donné le DataFrame audi_cars :

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

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

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Section 3. Chapitre 15

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Valeurs Uniques


              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)

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)

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())

Tâche

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Étant donné le DataFrame audi_cars :

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

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