Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Унікальні Значення | Аналіз Даних
Перші Кроки в Pandas
course content

Зміст курсу

Перші Кроки в Pandas

Перші Кроки в Pandas

1. Перші Кроки
2. Робота з Файлами
3. Аналіз Даних

bookУнікальні Значення

Дані часто дублюються у DataFrame. Наприклад, у нашому DataFrame countries, в стовпці continent дані повторювались. Існує функція, яка повертає масив унікальних значень з конкретного стовпця DataFrame. Давайте повернемося до цього DataFrame:

12345678
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) print(countries)
copy

Тепер давайте застосуємо функцію unique() до стовпців continent та country.

1234567891011
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) unique_countries = countries['country'].unique() unique_continents = countries['continent'].unique() print(unique_countries) print(unique_continents)
copy

Завдання

У нас є DataFrame audi_cars. Будь ласка, знайдіть усі унікальні значення у стовпцях year та fueltype.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 16
toggle bottom row

bookУнікальні Значення

Дані часто дублюються у DataFrame. Наприклад, у нашому DataFrame countries, в стовпці continent дані повторювались. Існує функція, яка повертає масив унікальних значень з конкретного стовпця DataFrame. Давайте повернемося до цього DataFrame:

12345678
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) print(countries)
copy

Тепер давайте застосуємо функцію unique() до стовпців continent та country.

1234567891011
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) unique_countries = countries['country'].unique() unique_continents = countries['continent'].unique() print(unique_countries) print(unique_continents)
copy

Завдання

У нас є DataFrame audi_cars. Будь ласка, знайдіть усі унікальні значення у стовпцях year та fueltype.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 16
toggle bottom row

bookУнікальні Значення

Дані часто дублюються у DataFrame. Наприклад, у нашому DataFrame countries, в стовпці continent дані повторювались. Існує функція, яка повертає масив унікальних значень з конкретного стовпця DataFrame. Давайте повернемося до цього DataFrame:

12345678
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) print(countries)
copy

Тепер давайте застосуємо функцію unique() до стовпців continent та country.

1234567891011
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) unique_countries = countries['country'].unique() unique_continents = countries['continent'].unique() print(unique_countries) print(unique_continents)
copy

Завдання

У нас є DataFrame audi_cars. Будь ласка, знайдіть усі унікальні значення у стовпцях year та fueltype.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Дані часто дублюються у DataFrame. Наприклад, у нашому DataFrame countries, в стовпці continent дані повторювались. Існує функція, яка повертає масив унікальних значень з конкретного стовпця DataFrame. Давайте повернемося до цього DataFrame:

12345678
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) print(countries)
copy

Тепер давайте застосуємо функцію unique() до стовпців continent та country.

1234567891011
import pandas as pd dataset = {'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(dataset) unique_countries = countries['country'].unique() unique_continents = countries['continent'].unique() print(unique_countries) print(unique_continents)
copy

Завдання

У нас є DataFrame audi_cars. Будь ласка, знайдіть усі унікальні значення у стовпцях year та fueltype.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 3. Розділ 16
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt