熊猫数据框获取列的唯一值答案

【问题标题】：Pandas dataframe get unique value of a column熊猫数据框获取列的唯一值
【发布时间】：2021-06-16 18:58:24
【问题描述】：

我正在尝试获取每个站点的唯一可用值。原始的 pandas 数据框包含三列：

Site	Available	Capacity
A	7	20
A	7	20
A	8	20
B	15	35
B	15	35
C	12	25
C	12	25
C	11	25

我想获得每个站点的唯一可用。所需的表格如下：

Site	Unique Available
A	7
	8
B	15
C	12
	11

【问题讨论】：

df.drop('Capacity', 1).drop_duplicates()?

标签： python pandas dataframe unique

【解决方案1】：

您可以使用 GroupBy.unique() 获取每个站点的唯一可用列表

>>> df.groupby('Site')['Available'].unique()
Site
A      [7, 8]
B        [15]
C    [12, 11]
Name: Available, dtype: object

然后，您可以使用explode() 展开这些列表，并使用reset_index() 将索引返回到一列：

>>> df.groupby('Site')['Available'].unique().explode().reset_index()
  Site Available
0    A         7
1    A         8
2    B        15
3    C        12
4    C        11

否则只需获取两列并删除重复项：

>>> df[['Site', 'Available']].drop_duplicates()
  Site  Available
0    A          7
2    A          8
3    B         15
5    C         12
7    C         11

【讨论】：

谢谢 Cimbali。这正是我想要的。我不知道 groupby 命令之后可以使用 'unique'。

【解决方案2】：

方法：GroupBy.apply() + Series.drop_duplicates()

(df.groupby('Site')['Available']
   .apply(lambda s: s.drop_duplicates())
   .reset_index(level=1, drop=True)
   .reset_index(name='Unique Available')
)

结果：

  Site  Unique Available
0    A                 7
1    A                 8
2    B                15
3    C                12
4    C                11

【讨论】：