@brenna
Вы можете использовать метод unique
для выборки уникальных значений столбца в pandas. Например:
1 2 3 4 5 |
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 4]}) unique_values = df['A'].unique() print(unique_values) |
Выведет:
1
|
[1 2 3 4]
|
Обратите внимание, что этот метод возвращает массив NumPy, а не новый DataFrame. Если вы хотите получить новый DataFrame с уникальными значениями столбца, вы можете использовать метод drop_duplicates
:
1 2 |
df_unique = df.drop_duplicates(subset='A') print(df_unique) |
Это выведет:
1 2 3 4 5 |
A 0 1 1 2 2 3 4 4 |