Я ищу уникальные значения для каждого столбца в моем фрейме данных. (Значения уникальны для всего фрейма данных)
Col1 Col2 Col3
1 A A B
2 C A B
3 B B F
Col1 имеет уникальное значение C, Col2 не имеет ничего, а Col3 имеет F.
Есть гениальные идеи? благодарю вас !
Вы можете использовать stack для Series, затем drop_duplicates - keep=False удалить все, сначала удалить уровень reset_index и последний _ 6_:
df = df.stack()
.drop_duplicates(keep=False)
.reset_index(level=0, drop=True)
.reindex(index=df.columns)
print (df)
Col1 C
Col2 NaN
Col3 F
dtype: object
Приведенное выше решение отлично работает, если для каждого столбца используется только одно уникальное значение.
Я пытаюсь создать более общее решение:
print (df)
Col1 Col2 Col3
1 A A B
2 C A X
3 B B F
s = df.stack().drop_duplicates(keep=False).reset_index(level=0, drop=True)
print (s)
Col1 C
Col3 X
Col3 F
dtype: object
s = s.groupby(level=0).unique().reindex(index=df.columns)
print (s)
Col1 [C]
Col2 NaN
Col3 [X, F]
dtype: object
Я не верю, что это именно то, что вам нужно, но как полезная информация - вы можете найти уникальные значения для DataFrame, используя .unique() numpy следующим образом:
>>> np.unique(df[['Col1', 'Col2', 'Col3']])
['A' 'B' 'C' 'F']
Вы также можете получить уникальные значения определенного столбца, например Col3:
>>> df.Col3.unique()
['B' 'F']
