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Impara Valori Unici | Analizzare i Dati
Primi Passi con Pandas

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Valori Unici

I dati spesso vengono duplicati nei DataFrame. Ad esempio, nel DataFrame countries, la colonna 'continent' ha voci ripetute. Esiste un metodo che recupera un array di valori distinti da una specifica colonna 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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Ora, applicheremo il metodo unique() alle colonne 'continent' e '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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Per contare il numero di valori distinti in una colonna specifica, puoi usare il metodo 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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Compito

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Ti viene dato un DataFrame chiamato audi_cars.

  • Identifica tutti i valori distinti nella colonna 'year' e memorizza il risultato nella colonna unique_years.
  • Identifica tutti i valori distinti nella colonna 'fueltype' e memorizza il risultato nella variabile unique_fueltype.
  • Determina il numero di tipi di carburante unici e memorizza il risultato nella variabile count_unique_fueltypes.

Soluzione

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Sezione 3. Capitolo 15

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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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Ora, applicheremo il metodo unique() alle colonne 'continent' e '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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Per contare il numero di valori distinti in una colonna specifica, puoi usare il metodo 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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Ti viene dato un DataFrame chiamato audi_cars.

  • Identifica tutti i valori distinti nella colonna 'year' e memorizza il risultato nella colonna unique_years.
  • Identifica tutti i valori distinti nella colonna 'fueltype' e memorizza il risultato nella variabile unique_fueltype.
  • Determina il numero di tipi di carburante unici e memorizza il risultato nella variabile count_unique_fueltypes.

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