แก้ไขแล้ว: แพนด้ามีค่าไม่ซ้ำกันในแต่ละคอลัมน์

Pandas เป็นไลบรารี Python ที่ทรงพลังและใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล งานทั่วไปอย่างหนึ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลคือการค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละคอลัมน์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจความหลากหลายและการกระจายของค่าในข้อมูลของคุณ รวมถึงการระบุค่าผิดปกติและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีการทำงานนี้ให้สำเร็จโดยใช้ Pandas และให้คำอธิบายโดยละเอียดทีละขั้นตอนของโค้ดที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับไลบรารีและฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องบางอย่างที่อาจมีประโยชน์เมื่อทำงานกับค่าเฉพาะและงานวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ

เพื่อแก้ปัญหาในการค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละคอลัมน์โดยใช้ Pandas ก่อนอื่นเราจะต้องนำเข้าไลบรารีและอ่านในชุดข้อมูลของเรา เมื่อเรามี DataFrame แล้ว เราสามารถใช้ฟังก์ชัน `nique()` และ `unique()` เพื่อค้นหาและแสดงค่าที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละคอลัมน์

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)

ในข้อมูลโค้ดด้านบน ก่อนอื่นเราจะนำเข้าไลบรารี Pandas และอ่านในชุดข้อมูลของเราโดยใช้ฟังก์ชัน `pd.read_csv()` ต่อไป เราจะวนซ้ำผ่านแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame โดยใช้ for loop ภายในลูป เราใช้ฟังก์ชัน "nunique()" เพื่อหาจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ปัจจุบัน และใช้ฟังก์ชัน "unique()" เพื่อดึงอาร์เรย์ของค่าที่ไม่ซ้ำกัน สุดท้าย เราพิมพ์ผลลัพธ์โดยใช้สตริงที่จัดรูปแบบ

Pandas nunique () และฟังก์ชันเฉพาะ ()

แม่ชีแพนด้า() เป็นฟังก์ชันที่มีประโยชน์ที่ส่งคืนจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ Series หรือ DataFrame ที่กำหนด สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อพยายามทำความเข้าใจความซับซ้อนและความหลากหลายของชุดข้อมูลโดยรวม โดยจะพิจารณาค่าที่ขาดหายไป (เช่น “NaN”) และไม่รวมค่าเหล่านี้ตามค่าเริ่มต้น หากคุณต้องการรวมค่าที่ขาดหายไปในการนับ คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ `dropna` เป็น `False` เช่น `nunique(dropna=False)`

หมีแพนด้าไม่ซ้ำใคร () เป็นอีกหนึ่งฟังก์ชันที่มีค่าที่ส่งคืนอาร์เรย์ของค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ Series หรือ DataFrame ที่ระบุ ซึ่งแตกต่างจาก `nunique()` ตรงที่ฟังก์ชันนี้จะส่งคืนค่าเฉพาะด้วยตัวมันเอง ทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ จัดการ หรือแสดงผลเพิ่มเติมได้ตามต้องการ

ฟังก์ชันเหล่านี้ร่วมกันมอบวิธีที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการค้นหาและทำงานกับค่าที่ไม่ซ้ำกันในชุดข้อมูลของคุณ

ไลบรารีที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

นัมปี้ เป็นไลบรารี Python ยอดนิยมสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขซึ่งมักใช้ร่วมกับ Pandas มีฟังก์ชันและเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายสำหรับการทำงานกับอาร์เรย์และเมทริกซ์ n มิติ เมื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการคำนวณที่ซับซ้อน Numpy จะมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพและปรับโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสม

วิทย์ - เรียน เป็นไลบรารีที่ทรงพลังสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงใน Python มีอัลกอริธึมที่หลากหลายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม และการลดมิติ พร้อมด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกแบบจำลอง และการประเมิน หากคุณกำลังทำงานกับค่าที่ไม่ซ้ำใครและคุณลักษณะอื่นๆ ของชุดข้อมูลของคุณเพื่อสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์หรือทำงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ Scikit-learn คือไลบรารีที่คุณต้องการสำรวจเพิ่มเติม

โดยสรุป การค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละคอลัมน์ของชุดข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลและขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้า Pandas มีฟังก์ชัน `nunique()` และ `unique()` ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายเพื่อช่วยในการทำงานนี้ และการทำความเข้าใจการใช้งานสามารถปรับปรุงความเร็วและประสิทธิผลของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างมาก นอกจากนี้ การเพิ่มพูนความรู้ของคุณเกี่ยวกับไลบรารีที่เกี่ยวข้อง เช่น Numpy และ Scikit-learn จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้คุณประสบความสำเร็จในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ