Pandas DataFrames 中的不同组合值答案

【问题标题】：Distinct combinations values in Pandas DataFramesPandas DataFrames 中的不同组合值
【发布时间】：2020-01-08 20:13:57
【问题描述】：

有没有一种简单的方法可以提取数据框中不同的值组合？我已经将 pd.Series.unique() 用于单列，但是多列呢？

示例数据：

df = pd.DataFrame(data=[[1, 'a'], [2, 'a'], [3, 'b'], [3, 'b'], [1, 'b'], [1, 'b']], 
                  columns=['number', 'letter'])

Expected output:
(1, a)
(2, a)
(3, b)
(1, b)

理想情况下，我想要一个具有不同值的元组的单独 Series 对象。

【问题讨论】：

组合到底是什么意思？你能举个例子解释一下吗？

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以压缩列并创建一个集合：

>>> set(zip(df.number, df.letter))
{(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (3, 'b')}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以为这些列设置索引，然后在索引上调用unique：

In [165]:
idx = df.set_index(['number','letter']).index
idx.unique()

Out[165]:
array([(1, 'a'), (2, 'a'), (3, 'b'), (1, 'b')], dtype=object)

【讨论】：