サンプルデータ
DataFrame内の一意の値の数を決定する方法を説明する前に、サンプルデータが必要になります。
サンプルコードを以下に示します。
＃パンダをインポート
輸入 パンダ なので pd
df = pd。DataFrame（（{{
‘給料’： [120000, 100000, 90000, 110000, 120000, 100000, 56000]、
‘デパートメント’： [‘game developer’, ‘database developer’, ‘front-end developer’, ‘full-stack developer’, ‘database developer’, ‘security researcher’, ‘cloud-engineer’]、
「評価」： [4.3, 4.4, 4.3, 3.3, 4.3, 5.0, 4.4]}、
索引=[‘Alice’, ‘Michael’, ‘Joshua’, ‘Patricia’, ‘Peter’, ‘Jeff’, ‘Ruth’]）。
df
上記のコードは、このチュートリアルで使用できるサンプルDataFrameを作成する必要があります。 結果として得られる表形式のデータは次のとおりです。
＃1パンダ独自の方法
unique（）関数は、DataFrame内の一意の値の数を決定するために使用できる最初のメソッドです。
この関数は、一連の入力を受け取り、一意の値のリストを返します。
たとえば、給与列の一意のアイテムを計算するには、次のようにします。
印刷（（pd。個性的（（df[‘salary’]）。）。
上記のコードは、「salary」列に一意のアイテムを返す必要があります。
[120000 100000 90000 110000 56000]
一意の値の数が必要な場合は、次のようにリストの長さを取得できます。
印刷（（f“ユニークなアイテム：{len（pd.unique（df[‘salary’]））}」）。
上記のコードは次のようになります。
＃2パンダ独自の機能
nunique（）関数を使用すると、指定した軸に沿った一意の値の数を取得できます。
例は次のとおりです。
印刷（（f「」[number of unique items/column] n{df.nunique（axis = 0）} “）。
上記のコードは、各列の一意のアイテムの数を返す必要があります。 結果の出力は次のようになります。
[number of unique items/column]
給料 5
デパートメント 6
評価 4
dtype：int64
次のように、特定の列の一意のアイテムの数を取得することもできます。
印刷（（df。給料。ヌニーク（（）。）。
上記は、給与列の一意のアイテムの数を返す必要があります。
＃3パンダvalue_counts（）
Pandasはvalue_count（）関数も提供します。 この関数は、指定された列の一意の値の数を返します。
例は次のとおりです。
res = リスト（（df。給料。value_counts（（）。）。
印刷（（f「ユニークなアイテム：{len（res）}」）。
value_counts（）関数は、列の各値のカウントを返します。 次に、結果をリストに変換し、長さを取得します。
これにより、列内の一意のアイテムの数が取得されます。
結論
この記事では、PandasDataFrameの一意の値の数を決定するために使用できるさまざまな方法と手法について説明しました。
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