
Pandas 是一种流行的数据分析工具,它提供了一系列的数据结构和函数,用于大规模数据处理。在 Pandas 中,我们经常需要对数据进行唯一值筛选和排序操作,以便更好地理解和分析数据。本篇文章将介绍如何使用 Pandas 获取列中的唯一值并进行排序。
要获取 Pandas 列中的唯一值,我们可以使用 unique()
函数。这个函数返回一个由所有不同值组成的数组,并按照它们出现的顺序排列。以下是使用 unique()
函数获取列中唯一值的示例代码:
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
'age': [25, 30, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取 name 列中的唯一值
unique_names = df['name'].unique()
print(unique_names)
输出结果为:
['Alice' 'Bob' 'Charlie']
可以看到,unique()
函数返回了一个包含 'Alice'
、'Bob'
和 'Charlie'
的数组,这些是 name 列中的唯一值。
除了获取唯一值之外,我们还可能需要将唯一值按照某种规则进行排序。例如,我们希望按照字母顺序对 name 列中的唯一值进行排序。为此,我们可以将 unique()
函数与 Python 的内置 sorted()
函数结合使用。以下是使用 unique()
和 sorted()
函数获取唯一值并进行排序的示例代码:
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
'age': [25, 30, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取 name 列中的唯一值并按字母顺序排序
unique_names = sorted(df['name'].unique())
print(unique_names)
输出结果为:
['Alice', 'Bob', 'Charlie']
可以看到,唯一值数组被按照字母顺序重新排序了。
在实际数据分析中,我们可能需要按照多个列获取唯一值,并按照其中一列进行排序。例如,我们希望获取一个唯一的人员列表,该列表包含所有不同年龄的人名,并按照人名的字母顺序排序。为此,我们可以使用 Pandas 的 drop_duplicates()
函数和 sort_values()
函数。以下是使用这两个函数按照多个列获取唯一值并排序的示例代码:
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30, 20, 25, 30],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取唯一的人员列表,并按照字母顺序排序
unique_people = df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']).sort_values('name')
print(unique_people)
输出结果为:
name age gender
0 Alice 25 F
2 Charlie 20 M
1 Bob 30 M
可以看到,唯一的人员列表包含了所有不同年龄的人名,并按照人名的字母顺序重新排序。
在本篇文章中,我们介绍了如何使用 Pandas 获取列中的唯一值并进行排序。我们首先使用 unique()
函数获取唯一值,然后使用 Python 的内置 sorted()
函数对唯一值进行排序。如果
需要按照多个列获取唯一值并排序,我们可以使用 Pandas 的 drop_duplicates()
函数和 sort_values()
函数。这些函数可以帮助我们快速地对数据进行处理,以便更好地理解和分析数据。
当然,除了上述方法外,还有其他的方法可以获取唯一值和排序。例如,可以使用 Pandas 的 value_counts()
函数获取唯一值,并使用 sort_index()
函数按索引排序。以下是使用这种方法获取唯一值并排序的示例代码:
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30, 20, 25, 30],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取 name 列中的唯一值并按字母顺序排序
unique_names = df['name'].value_counts().sort_index().index.tolist()
print(unique_names)
输出结果为:
['Alice', 'Bob', 'Charlie']
可以看到,唯一值数组被按照字母顺序重新排序了。
总之,获取 Pandas 列中的唯一值并进行排序是数据分析中常见的操作。我们可以使用 unique()
函数和 Python 的内置 sorted()
函数或者使用 Pandas 的 drop_duplicates()
函数和 sort_values()
函数等方法来完成这个任务。无论哪种方法,都可以帮助我们更好地理解和分析数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18