Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Apprendre Valeurs Uniques | Analyser les Données
Premiers Pas avec Pandas

Glissez pour afficher le menu

book
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)
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

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 15
single

single

Demandez à l'IA

expand

Demandez à l'IA

ChatGPT

Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

book
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)
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

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Glissez pour afficher le menu

some-alt