Pandas 是一種流行的數(shù)據(jù)分析工具，它提供了一系列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。在 Pandas 中，我們經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一值篩選和排序操作，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。本篇文章將介紹如何使用 Pandas 獲取列中的唯一值并進(jìn)行排序。

1. 列中獲取唯一值

要獲取 Pandas 列中的唯一值，我們可以使用 unique() 函數(shù)。這個函數(shù)返回一個由所有不同值組成的數(shù)組，并按照它們出現(xiàn)的順序排列。以下是使用 unique() 函數(shù)獲取列中唯一值的示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 獲取 name 列中的唯一值
unique_names = df['name'].unique()
print(unique_names)

輸出結(jié)果為：

['Alice' 'Bob' 'Charlie']

可以看到，unique() 函數(shù)返回了一個包含 'Alice'、'Bob' 和 'Charlie' 的數(shù)組，這些是 name 列中的唯一值。

2. 列中獲取唯一值并排序

除了獲取唯一值之外，我們還可能需要將唯一值按照某種規(guī)則進(jìn)行排序。例如，我們希望按照字母順序?qū)?name 列中的唯一值進(jìn)行排序。為此，我們可以將 unique() 函數(shù)與 Python 的內(nèi)置 sorted() 函數(shù)結(jié)合使用。以下是使用 unique() 和 sorted() 函數(shù)獲取唯一值并進(jìn)行排序的示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 獲取 name 列中的唯一值并按字母順序排序
unique_names = sorted(df['name'].unique())
print(unique_names)

輸出結(jié)果為：

['Alice', 'Bob', 'Charlie']

可以看到，唯一值數(shù)組被按照字母順序重新排序了。

3. 按照多個列獲取唯一值并排序

在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中，我們可能需要按照多個列獲取唯一值，并按照其中一列進(jìn)行排序。例如，我們希望獲取一個唯一的人員列表，該列表包含所有不同年齡的人名，并按照人名的字母順序排序。為此，我們可以使用 Pandas 的 drop_duplicates() 函數(shù)和 sort_values() 函數(shù)。以下是使用這兩個函數(shù)按照多個列獲取唯一值并排序的示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'age': [25, 30, 20, 25, 30],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 獲取唯一的人員列表，并按照字母順序排序
unique_people = df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']).sort_values('name')
print(unique_people)

輸出結(jié)果為：

      name  age gender
0    Alice   25      F
2  Charlie   20      M
1      Bob   30      M

可以看到，唯一的人員列表包含了所有不同年齡的人名，并按照人名的字母順序重新排序。

總結(jié)

在本篇文章中，我們介紹了如何使用 Pandas 獲取列中的唯一值并進(jìn)行排序。我們首先使用 unique() 函數(shù)獲取唯一值，然后使用 Python 的內(nèi)置 sorted() 函數(shù)對唯一值進(jìn)行排序。如果

需要按照多個列獲取唯一值并排序，我們可以使用 Pandas 的 drop_duplicates() 函數(shù)和 sort_values() 函數(shù)。這些函數(shù)可以幫助我們快速地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，除了上述方法外，還有其他的方法可以獲取唯一值和排序。例如，可以使用 Pandas 的 value_counts() 函數(shù)獲取唯一值，并使用 sort_index() 函數(shù)按索引排序。以下是使用這種方法獲取唯一值并排序的示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'age': [25, 30, 20, 25, 30],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 獲取 name 列中的唯一值并按字母順序排序
unique_names = df['name'].value_counts().sort_index().index.tolist()
print(unique_names)

輸出結(jié)果為：

['Alice', 'Bob', 'Charlie']

可以看到，唯一值數(shù)組被按照字母順序重新排序了。

總之，獲取 Pandas 列中的唯一值并進(jìn)行排序是數(shù)據(jù)分析中常見的操作。我們可以使用 unique() 函數(shù)和 Python 的內(nèi)置 sorted() 函數(shù)或者使用 Pandas 的 drop_duplicates() 函數(shù)和 sort_values() 函數(shù)等方法來完成這個任務(wù)。無論哪種方法，都可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。