pandas.unique

pandas.unique(values)

基于哈希表返回唯一值。

唯一项按出现顺序返回。这不会排序。

对于足够长的序列，比 numpy.unique 显著更快。包含 NA 值。

参数:

值1维数组类

包含要从其中提取唯一值的值的类似数组的对象。

返回:

numpy.ndarray, ExtensionArray 或 NumpyExtensionArray

返回可以是：

• 索引 : 当输入是索引时

• 分类 : 当输入是分类数据类型时

• ndarray : 当输入是 Series/ndarray 时

返回 numpy.ndarray、ExtensionArray 或 NumpyExtensionArray。

参见

Index.unique

从 Index 中返回唯一值。

Series.unique

返回 Series 对象的唯一值。

示例

>>> pd.unique(pd.Series([2, 1, 3, 3]))
array([2, 1, 3])

>>> pd.unique(pd.Series([2] + [1] * 5))
array([2, 1])

>>> pd.unique(pd.Series([pd.Timestamp("20160101"), pd.Timestamp("20160101")]))
array(['2016-01-01T00:00:00'], dtype='datetime64[s]')

>>> pd.unique(
...     pd.Series(
...         [
...             pd.Timestamp("20160101", tz="US/Eastern"),
...             pd.Timestamp("20160101", tz="US/Eastern"),
...         ],
...         dtype="M8[ns, US/Eastern]",
...     )
... )
<DatetimeArray>
['2016-01-01 00:00:00-05:00']
Length: 1, dtype: datetime64[ns, US/Eastern]

>>> pd.unique(
...     pd.Index(
...         [
...             pd.Timestamp("20160101", tz="US/Eastern"),
...             pd.Timestamp("20160101", tz="US/Eastern"),
...         ],
...         dtype="M8[ns, US/Eastern]",
...     )
... )
DatetimeIndex(['2016-01-01 00:00:00-05:00'],
        dtype='datetime64[ns, US/Eastern]',
        freq=None)

>>> pd.unique(np.array(list("baabc"), dtype="O"))
array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)

无序的分类将按出现的顺序返回类别。

>>> pd.unique(pd.Series(pd.Categorical(list("baabc"))))
['b', 'a', 'c']
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

>>> pd.unique(pd.Series(pd.Categorical(list("baabc"), categories=list("abc"))))
['b', 'a', 'c']
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

有序分类保留类别顺序。

>>> pd.unique(
...     pd.Series(
...         pd.Categorical(list("baabc"), categories=list("abc"), ordered=True)
...     )
... )
['b', 'a', 'c']
Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']

一个元组数组

>>> pd.unique(pd.Series([("a", "b"), ("b", "a"), ("a", "c"), ("b", "a")]).values)
array([('a', 'b'), ('b', 'a'), ('a', 'c')], dtype=object)

一个复数的 NumpyExtensionArray

>>> pd.unique(pd.array([1 + 1j, 2, 3]))
<NumpyExtensionArray>
[(1+1j), (2+0j), (3+0j)]
Length: 3, dtype: complex128