python教程—在panda数据aframe中查找惟一值,而不考虑行或列位置-Python实用宝典

python教程—在panda数据aframe中查找惟一值,而不考虑行或列位置

我有一个panda数据aframe,我想找到该数据aframe中的所有惟一值……无论行/列。如果我有一个10 x 10的数据aframe,并且假设它们有84个惟一值,那么我需要找到它们——而不是计数。

我有一个panda数据aframe,我想找到该数据aframe中的所有惟一值……无论行/列。如果我有一个10 x 10的数据aframe,并且假设它们有84个惟一值,那么我需要找到它们——而不是计数。

我可以创建一个集合,并通过遍历dataframe的行来添加每一行的值。但是,我认为这可能是低效的(不能证明)。有没有一种有效的方法来找到它?是否有预定义的函数?

回答

    In [1]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=100).reshape(10,10)) In [2]: df Out[2]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 2 3 2 6 1 9 9 3 3 1 1 2 5 8 5 2 5 0 6 3 2 0 7 0 7 5 5 9 1 0 3 3 5 3 2 3 7 6 8 3 8 4 4 8 0 2 2 3 9 7 1 2 7 5 3 2 8 5 6 4 3 7 0 8 6 4 2 6 5 3 3 4 5 3 2 7 7 6 0 6 6 7 1 7 5 1 8 7 4 3 1 0 6 9 7 7 3 9 5 3 4 5 2 0 8 6 4 7 In [13]: Series(df.values.ravel()).unique() Out[13]: array([9, 1, 4, 6, 0, 7, 5, 8, 3, 2])

Numpy唯一排序,这样做更快(如果需要的话,还可以排序)

    In [14]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=10000).reshape(100,100)) In [15]: %timeit Series(df.values.ravel()).unique() 10000 loops, best of 3: 137 ᄉs per loop In [16]: %timeit np.unique(df.values.ravel()) 1000 loops, best of 3: 270 ᄉs per loop

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