Пандас је моћна и широко коришћена Питхон библиотека за манипулацију и анализу података. Један уобичајени задатак при раду са скуповима података је потреба да се пронађу јединствене вредности у свакој колони. Ово може бити од помоћи за разумевање разноликости и дистрибуције вредности у вашим подацима, као и за идентификацију потенцијалних одступања и грешака. У овом чланку ћемо истражити како да извршите овај задатак користећи Пандас и пружићемо детаљно, корак по корак објашњење укљученог кода. Такође ћемо разговарати о неким повезаним библиотекама и функцијама које могу бити корисне када радите са јединственим вредностима и другим задацима анализе података.
Да бисмо решили проблем проналажења јединствених вредности у свакој колони користећи Пандас, прво ћемо морати да увеземо библиотеку и прочитамо у нашем скупу података. Када добијемо наш ДатаФраме, онда можемо да користимо функције `нуникуе()` и `уникуе()` да пронађемо и прикажемо јединствене вредности за сваку колону.
import pandas as pd
# Read in the dataset
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')
# Find and display the unique values for each column
for column in data.columns:
unique_count = data[column].nunique()
unique_values = data[column].unique()
print(f"Column '{column}' has {unique_count} unique values:")
print(unique_values)
У горенаведеном исечку кода, прво увозимо Пандас библиотеку и читамо у нашем скупу података помоћу функције `пд.реад_цсв()`. Затим, понављамо кроз сваку колону у ДатаФраме-у користећи фор петљу. Унутар петље користимо функцију `нуникуе()` да пронађемо број јединствених вредности у тренутној колони и функцију `уникуе()` да преузмемо низ самих јединствених вредности. На крају, штампамо резултате користећи форматиране стрингове.
Пандас нуникуе() и јединствене() функције
Пандас нуникуе() је корисна функција која враћа број јединствених вредности у датој колони серије или оквира података. Ово може бити од помоћи када покушавате да разумете општу сложеност и разноликост скупа података. Узима у обзир све вредности које недостају (попут „НаН“) и подразумевано их искључује. Ако желите да укључите вредности које недостају у бројању, можете да подесите параметар `дропна` на `Фалсе`, на пример: `нуникуе(дропна=Фалсе)`.
Панде јединствене () је још једна вредна функција која враћа низ јединствених вредности у наведеној колони серије или оквира података. За разлику од `нуникуе()`, ова функција заправо враћа саме јединствене вредности, омогућавајући вам да их даље анализирате, манипулишете или приказујете по потреби.
Заједно, ове функције обезбеђују моћан и ефикасан начин за проналажење и рад са јединственим вредностима у вашем скупу података.
Повезане библиотеке за анализу података
Нумпи је популарна Питхон библиотека за нумеричко рачунање која се често користи у комбинацији са Пандас-ом. Пружа широк спектар математичких функција и алата за рад са н-димензионалним низовима и матрицама. Када рукујете великим скуповима података и сложеним прорачунима, Нумпи може бити посебно користан због побољшања перформанси и оптимизованих структура података.
Сцикит-леарн је моћна библиотека за машинско учење у Питхон-у. Пружа низ алгоритама за класификацију, регресију, груписање и смањење димензионалности, заједно са алатима за претходну обраду података, избор модела и евалуацију. Ако радите са јединственим вредностима и другим карактеристикама вашег скупа података да бисте изградили моделе за предвиђање или извршили друге задатке машинског учења, Сцикит-леарн је библиотека коју ћете желети даље да истражите.
У закључку, проналажење јединствених вредности у свакој колони скупа података је важан корак у многим токовима анализе података и предобраде. Пандас пружа ефикасне и једноставне за коришћење `нуникуе()` и `уникуе()` функције које помажу у овом задатку, а разумевање њихове употребе може значајно побољшати брзину и ефикасност ваших пројеката анализе података. Поред тога, проширење вашег знања о сродним библиотекама, као што су Нумпи и Сцикит-леарн, може додатно побољшати ваше способности у манипулацији и анализи података, позиционирајући вас за успех у стално растућој области науке о подацима.
