Pandas中的unique()和nunique()区别详解_Python

Pandas中的unique()和nunique()区别详解

2022-08-08 16:26追风少年？ Python

Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法，本文详细的介绍了两者的区别，具有一定的参考价值，感兴趣的可以了解一下

Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单，都是求Series或Pandas中的不同值。而unique()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接放回不同值的个数。

具体如下：

Pandas中的unique()和nunique()区别详解

如果Series或DataFrame中没有None值，则unique()方法返回的序列数据的长度等于nunique()方法的返回值（如上述代码中所展示的）。则当Series或DataFrame中有None值时，这两个就不一定相等了。具体如下：

Pandas中的unique()和nunique()区别详解

从上述结果可知, nunique(）可以通过参数dropna来自定义设置在统计不同值过程中是否需要包含None值，而unique()方法中没有可设置的参数，该方法在统计时无法排除None值。

1 unique()

统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.

当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.

				?

									import numpy as np

									a = [1,5,4,2,3,3,5]

									# 返回一个array

									print(np.unique(a))

									# [1 2 3 4 5]

									# 返回该元素在list中第一次出现的索引

									print(np.unique(a,return_index=True))

									# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 3, 4, 2, 1]))

									# 返回原list中每个元素在新的list中对应的索引

									print(np.unique(a,return_inverse=True))

									# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 4, 3, 1, 2, 2, 4]))

									# 返回该元素在list中出现的次数

									print(np.unique(a,return_counts=True))

									# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 1, 2, 1, 2]))

									# 当加参数时，unique()返回的是一个tuple,这里利用了tuple的性质，即有多少个元素即可赋值给对应的多少个变量

									p,q,m,n = np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,return_counts=True)

									print(p,q,m,n)

									# [1 2 3 4 5] [0 3 4 2 1] [0 4 3 1 2 2 4] [1 1 2 1 2]

									# 注意当list中的元素不是数字而是list的时候,输出的数据类型与list中元素的长度有关

									# 利用这种方法对list中元素去重或求里面元素的个数都不是好方法，很容易出错

统计series中的不同值时，返回的是array，它没有其它参数

				?

									import pandas as pd

									se = pd.Series([1,3,4,5,2,2,3])

									print(se.unique())

									# [1 3 4 5 2]

2.nunique()

可直接统计dataframe中每列的不同值的个数,也可用于series,但不能用于list.返回的是不同值的个数.

				?

									df=pd.DataFrame({'A':[0,1,1],'B':[0,5,6]})

									print(df)

									print(df.nunique())

									#    A  B

									# 0  0  0

									# 1  1  5

									# 2  1  6

									# A    2

									# B    3

									# dtype: int64

也可与groupby结合使用,统计每个块的不同值的个数.

				?

									all_user_repay = all_user_repay.groupby(['user_id'])['listing_id'].agg(['nunique']).reset_index()

									#    user_id  nunique

									# 0       40        1

									# 1       56        1

									# 2       98        1

									# 3      103        1

									# 4      122        1