Pandas 是一個功能強大且廣泛使用的 Python 庫，用於數據操作和分析。 使用數據集時的一項常見任務是需要在每一列中查找唯一值。 這有助於了解數據中值的多樣性和分佈，以及識別潛在的異常值和錯誤。 在本文中，我們將探討如何使用 Pandas 完成此任務，並對所涉及的代碼提供詳細的分步說明。 我們還將討論一些在處理唯一值和其他數據分析任務時可能有用的相關庫和函數。
要使用 Pandas 解決在每一列中查找唯一值的問題，我們首先需要導入庫並讀入我們的數據集。 一旦我們有了 DataFrame，我們就可以使用 `nunique()` 和 `unique()` 函數來查找和顯示每列的唯一值。
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)
在上面的代碼片段中，我們首先導入 Pandas 庫並使用 `pd.read_csv()` 函數讀取我們的數據集。 接下來，我們使用 for 循環遍歷 DataFrame 中的每一列。 在循環中，我們使用 `nunique()` 函數查找當前列中唯一值的數量，並使用 `unique()` 函數檢索唯一值數組本身。 最後，我們使用格式化字符串打印出結果。
Pandas nunique() 和 unique() 函數
熊貓 unique() 是一個有用的函數，它返回給定 Series 或 DataFrame 列中唯一值的數量。 這在嘗試了解數據集的整體複雜性和多樣性時會很有幫助。 它會考慮任何缺失值（如“NaN”）並默認排除它們。 如果要在計數中包含缺失值，可以將 `dropna` 參數設置為 `False`，如下所示：`nunique(dropna=False)`。
熊貓獨特（） 是另一個有價值的函數，它返回指定 Series 或 DataFrame 列中的唯一值數組。 與 `nunique()` 不同，此函數實際上返回唯一值本身，允許您根據需要進一步分析、操作或顯示它們。
這些函數共同提供了一種強大而高效的方法來查找和使用數據集中的唯一值。
數據分析的相關庫
脾氣暴躁的 是一個流行的用於數值計算的 Python 庫，通常與 Pandas 結合使用。 它提供了廣泛的數學函數和工具來處理 n 維數組和矩陣。 在處理大型數據集和復雜計算時，Numpy 因其性能增強和優化的數據結構而特別有用。
Scikit學習 是一個強大的 Python 機器學習庫。 它提供了多種用於分類、回歸、聚類和降維的算法，以及用於數據預處理、模型選擇和評估的工具。 如果您正在使用數據集的唯一值和其他特徵來構建預測模型或執行其他機器學習任務，Scikit-learn 是您想要進一步探索的庫。
總之，在數據集的每一列中查找唯一值是許多數據分析和預處理工作流中的重要步驟。 Pandas 提供了高效易用的 `nunique()` 和 `unique()` 函數來幫助完成這項任務，了解它們的用法可以大大提高數據分析項目的速度和效率。 此外，擴展您對 Numpy 和 Scikit-learn 等相關庫的了解可以進一步增強您在數據操作和分析方面的能力，使您在不斷發展的數據科學領域取得成功。
