pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.unique#
- property SeriesGroupBy.unique#
返回Series对象的唯一值。
按照出现的顺序返回唯一项。基于哈希表的UNIQUE,因此不排序。
- 退货
- Ndarray或ExtensionArray
作为NumPy数组返回的唯一值。请参见注释。
参见
unique
任何一维类似数组的对象的顶级唯一方法。
Index.unique
从Index对象返回具有唯一值的Index。
注意事项
以NumPy数组的形式返回唯一值。如果是扩展阵列支持的系列,新的
ExtensionArray
只返回该类型的唯一值。这包括直截了当的
期间
带时区的DateTime
间隔
稀疏
整型NA
请参见示例部分。
示例
>>> pd.Series([2, 1, 3, 3], name='A').unique() array([2, 1, 3])
>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01') for _ in range(3)]).unique() array(['2016-01-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
>>> pd.Series([pd.Timestamp('2016-01-01', tz='US/Eastern') ... for _ in range(3)]).unique() <DatetimeArray> ['2016-01-01 00:00:00-05:00'] Length: 1, dtype: datetime64[ns, US/Eastern]
分类函数将按出现的顺序返回具有相同数据类型的类别。
>>> pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'))).unique() ['b', 'a', 'c'] Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] >>> pd.Series(pd.Categorical(list('baabc'), categories=list('abc'), ... ordered=True)).unique() ['b', 'a', 'c'] Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']