Python Pandas Series.nunique详解

Python是一种用于进行数据分析的优秀语言，主要是因为它有很多以数据为中心的packages可以使用，Pandas就是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。

pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

在分析数据时，很多时候用户想要查看特定列中的唯一值。Pandas nunique() 用于获取唯一值的统计次数。

dropna 默认参数设置为True，因此在计算唯一值时排除了NULL值。

例子1# :

在此示例中，nunique() 方法用于获取 'Team' 列中所有唯一值的数量。

# importing pandas package

importpandasaspd

# 下载 employees.csv的地址

#https://cdncontribute.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/employees.csv

data = pd.read_csv("employees.csv")

# 统计“Team”列中不同值的个数，不包括null值

unique_value = data["Team"].nunique()

# printing value

print(unique_value)

#Output:10

例子2# :

>>>importpandasaspd

>>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],

'B':[4,5,6]})

>>> df.nunique()

A3

B3

dtype: int64

>>> df=pd.DataFrame({'A':[1,1,2],

'B':[4,5,6]})

>>> df.nunique()

A2

B3

dtype: int64

从例子可以清楚看出，nuinque()这个函数分别统计每一列属性各自有多少个不同值。