在数据分析中,经常需要从数据框(DataFrame)的多个列中提取唯一值。Pandas库提供了多种方法来实现这一点。以下是几种常见的方法:
apply
和set
如果你想要获取多个列中的唯一值,可以使用apply
函数结合set
来去除重复值。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 2, 3],
'B': [4, 5, 5, 6],
'C': [7, 8, 9, 7]
})
# 使用apply和set获取所有列的唯一值
unique_values = set().union(*df.apply(lambda x: set(x)))
print(unique_values)
stack
和unique
另一种方法是先将DataFrame堆叠(stack)成一个Series,然后使用unique
函数获取唯一值。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 2, 3],
'B': [4, 5, 5, 6],
'C': [7, 8, 9, 7]
})
# 使用stack和unique获取所有列的唯一值
unique_values = df.stack().unique()
print(unique_values)
melt
和drop_duplicates
你还可以先将DataFrame重塑(melt)成一个长格式,然后使用drop_duplicates
函数去除重复值。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 2, 3],
'B': [4, 5, 5, 6],
'C': [7, 8, 9, 7]
})
# 使用melt和drop_duplicates获取所有列的唯一值
melted_df = df.melt(var_name='Column', value_name='Value')
unique_values = melted_df.drop_duplicates(subset='Value')['Value']
print(unique_values)
通过这些方法,你可以有效地从Pandas DataFrame的多个列中提取唯一值,并应用于各种数据分析和处理场景。
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