Impara Valori Unici | Analisi dei Dati

I dati vengono spesso duplicati nei DataFrame. Ad esempio, nel DataFrame countries, la colonna 'continent' presenta voci ripetute. Esiste un metodo che restituisce un array di valori distinti da una specifica colonna di un DataFrame.


              1234567
            
import pandas as pd 

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries)

Successivamente, applicare il metodo unique() alle colonne 'continent' e 'country':


              12345678910
            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
unique_countries = countries['country'].unique()
unique_continents = countries['continent'].unique()
print(unique_countries)
print(unique_continents)

Per contare il numero di valori distinti in una colonna specifica, è possibile utilizzare il metodo nunique():


              1234567
            
import pandas as pd

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries['continent'].nunique())

Compito

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Ti viene fornito un DataFrame chiamato audi_cars.

Identificare tutti i valori distinti nella colonna 'year' e memorizzare il risultato nella colonna unique_years.
Identificare tutti i valori distinti nella colonna 'fueltype' e memorizzare il risultato nella variabile unique_fueltype.
Determinare il numero di tipi di carburante unici e memorizzare il risultato nella variabile count_unique_fueltypes.

Soluzione

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Sezione 3. Capitolo 15

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              1234567
            
import pandas as pd 

country_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(country_data)
print(countries)