蟒蛇熊猫系列。努尼克（）-yiteyi-C++库

Python是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

null

在分析数据时，用户往往希望看到特定列中的唯一值。熊猫 nunique() 用于获取唯一值的计数。

要下载使用的CSV文件，请单击在这里 .

语法： 系列努尼克（dropna=True）

参数： dropna： 如果为True，则排除空值

返回类型： Integer–列中唯一值的数量。

示例#1： 使用nunique（）在本例中，nunique（）方法用于获取团队列中所有唯一值的数量。

                       # importing pandas package                     
                       import                                  pandas as pd                     
                                
                       # making data frame from csv file                     
                       data                                  =                                  pd.read_csv(                                  "employees.csv"                                  )                     
                                
                       # storing unique value in a variable                     
                       unique_value                                  =                                  data[                                  "Team"                                  ].nunique()                     
                                
                       # printing value                     
                       print                                  (unique_value)                     

输出： 返回唯一值数量的输出。

示例2： 空值处理在本例中，将unique（）方法返回的数组长度与nunique（）方法返回的整数进行比较。

                       # importing pandas package                     
                       import                                  pandas as pd                     
                                
                       # making data frame from csv file                     
                       data                                  =                                  pd.read_csv(                                  "employees.csv"                                  )                     
                                
                       # storing unique value in a variable                     
                       arr                                  =                                  data[                                  "Team"                                  ].unique()                     
                                
                       # storing unique value in a variable                     
                       unique_value                                  =                                  data[                                  "Team"                                  ].nunique(dropna                                  =                                  True                                  )                     
                                
                       # printing values                     
                       print                                  (                                  len                                  (arr), unique_value)                     

输出： 这两种情况下的输出都不相同，因为dropna参数设置为True，因此在计算唯一值时排除了空值。

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THE END

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