Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单，都是求Series或Pandas中的不同值。而unique()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接放回不同值的个数。
具体如下：
如果Series或DataFrame中没有None值，则unique()方法返回的序列数据的长度等于nunique()方法的返回值（如上述代码中所展示的）。则当Series或DataFrame中有None值时，这两个就不一定相等了。具体如下：
从上述结果可知, nunique(）可以通过参数dropna来自定义设置在统计不同值过程中是否需要包含None值，而unique()方法中没有可设置的参数，该方法在统计时无法排除None值。
1 unique()
统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.
当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.
import numpy as np
a = [1,5,4,2,3,3,5]
# 返回一个array
print(np.unique(a))
# [1 2 3 4 5]
# 返回该元素在list中第一次出现的索引
print(np.unique(a,return_index=True))
# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 3, 4, 2, 1]))
# 返回原list中每个元素在新的list中对应的索引
print(np.unique(a,return_inverse=True))
# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 4, 3, 1, 2, 2, 4]))
# 返回该元素在list中出现的次数
print(np.unique(a,return_counts=True))
# (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 1, 2, 1, 2]))
# 当加参数时，unique()返回的是一个tuple,这里利用了tuple的性质，即有多少个元素即可赋值给对应的多少个变量
p,q,m,n = np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,return_counts=True)
print(p,q,m,n)
# [1 2 3 4 5] [0 3 4 2 1] [0 4 3 1 2 2 4] [1 1 2 1 2]
# 注意当list中的元素不是数字而是list的时候,输出的数据类型与list中元素的长度有关
# 利用这种方法对list中元素去重或求里面元素的个数都不是好方法，很容易出错
统计series中的不同值时，返回的是array，它没有其它参数
import pandas as pd
se = pd.Series([1,3,4,5,2,2,3])
print(se.unique())
# [1 3 4 5 2]
2.nunique()
可直接统计dataframe中每列的不同值的个数,也可用于series,但不能用于list.返回的是不同值的个数.
df=pd.DataFrame({'A':[0,1,1],'B':[0,5,6]})
print(df)
print(df.nunique())
# A B
# 0 0 0
# 1 1 5
# 2 1 6
# A 2
# B 3
# dtype: int64
也可与groupby结合使用,统计每个块的不同值的个数.
all_user_repay = all_user_repay.groupby(['user_id'])['listing_id'].agg(['nunique']).reset_index()
# user_id nunique
# 0 40 1
# 1 56 1
# 2 98 1
# 3 103 1
# 4 122 1到此这篇关于Pandas中的unique()和nunique()区别详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas unique()和nunique()内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
