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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Aprenda Valores Únicos | Analisando os Dados
Primeiros Passos com Pandas
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Conteúdo do Curso

Primeiros Passos com Pandas

Primeiros Passos com Pandas

1. Os Primeiros Passos
O Que É Pandas?SériesDesafio: Criando uma SérieQuadro de DadosQuiz: Criando uma SérieQuiz: Criando um DataFrameAdicionando uma Nova ColunaInserindo uma Nova ColunaExcluindo uma Linha/ColunaQuiz: Correspondência das FunçõesTrabalhando com ColunasQuiz: Extraindo ColunasConceitos Básicos de ilocDesafio: Usando iloc
2. Lendo Arquivos no Pandas
Arquivos CSVArquivos TXTQuiz: Trabalhando com ArquivosQuiz: Acessando as Colunas
3. Analisando os Dados
Visualizando os DadosQuiz: Usando HeadQuiz: Head, Tail e SampleExplorando o Conjunto de DadosNomes das Colunas e Tipos de DadosEncontrando Valores NulosQuiz: Identificando Valores NulosDesafio: Eliminando Valores NulosDesafio: Preenchendo Valores NulosQuiz: Valores NulosDescrevendo os DadosMax() e Min()Quiz: Operações EstatísticasSum() e Count()Valores Únicos

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Valores Únicos

Os dados muitas vezes são duplicados em DataFrames. Por exemplo, no DataFrame countries, a coluna 'continent' tem entradas repetidas. Existe um método que recupera um array de valores distintos de uma coluna específica do 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

Agora, aplicaremos o método unique() às colunas 'continent' e '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

Para contar o número de valores distintos em uma coluna específica, você pode usar o método 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
Tarefa

Swipe to start coding

Dado o DataFrame audi_cars:

  1. Identifique todos os valores distintos nas colunas 'year' e 'fueltype'.
  2. Determine o número de tipos de combustível únicos.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 15
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Valores Únicos

Os dados muitas vezes são duplicados em DataFrames. Por exemplo, no DataFrame countries, a coluna 'continent' tem entradas repetidas. Existe um método que recupera um array de valores distintos de uma coluna específica do 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

Agora, aplicaremos o método unique() às colunas 'continent' e '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

Para contar o número de valores distintos em uma coluna específica, você pode usar o método 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
Tarefa

Swipe to start coding

Dado o DataFrame audi_cars:

  1. Identifique todos os valores distintos nas colunas 'year' e 'fueltype'.
  2. Determine o número de tipos de combustível únicos.

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 15
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