Pandas Column Unique Values

En el análisis de datos con Pandas, es muy común que necesitemos saber los valores únicos que se encuentran en una columna específica de un DataFrame. La función `unique()` de Pandas es una herramienta útil para obtener esta información.

En este artículo, cubriremos cómo usar la función `unique()` para obtener valores únicos de una columna en Pandas. También abordaremos algunos casos de uso comunes y cómo manipular y filtrar los resultados para obtener un marco de datos que cumpla con nuestros requisitos.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué son los valores únicos en una columna de Pandas?
Uso de la función `unique()` de Pandas
Manipulación de los resultados
Ejemplos de códigos
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué son los valores únicos en una columna de Pandas?

Primero, es importante entender qué se entiende por "valores únicos" en Pandas. Cuando se trabaja con datos, es común tener columnas donde los valores pueden repetirse. Los valores únicos son aquellos que solo aparecen una vez en esa columna.

Uso de la función `unique()` de Pandas

La función `unique()` se utiliza para devolver un array o una lista de valores únicos de una sola columna de un DataFrame.

Aquí está la sintaxis básica:

df['nombre_columna'].unique()

En esta sintaxis, `df` es el DataFrame y `nombre_columna` es el nombre de la columna para la que deseamos encontrar los valores únicos.

Por ejemplo, si tenemos un DataFrame llamado `datos` y queremos encontrar los valores únicos en la columna "edad", podemos hacerlo de la siguiente manera:

datos['edad'].unique()

Esto devolverá un array que contiene todos los valores únicos de la columna "edad".

Manipulación de los resultados

A menudo, nos encontramos con situaciones en las que queremos manipular los resultados devueltos por la función `unique()`. Podemos hacerlo utilizando diferentes métodos proporcionados por Pandas.

Por ejemplo, digamos que queremos contar cuántas veces aparece cada valor único en una columna. En lugar de simplemente obtener la lista de valores únicos, podemos usar la función `value_counts()` de Pandas para contar la frecuencia de cada valor único.

Aquí está la sintaxis básica:

df['nombre_columna'].value_counts()

Siguiendo nuestro ejemplo anterior, si queremos contar la frecuencia de cada edad en la columna "edad", podemos hacerlo así:

datos['edad'].value_counts()

Esto nos dará un conteo de cada edad diferente en la columna "edad".

Otra forma de manipular los resultados de la función `unique()` es filtrar valores específicos. Podemos hacer esto utilizando operadores de comparación como '<', '>', '==', '<=', '>='.

Por ejemplo, si queremos encontrar los valores únicos en la columna "edad" que son mayores que 30, podemos hacerlo así:

datos[datos['edad'] > 30]['edad'].unique()

Esto nos dará un array que contiene todos los valores únicos de la columna "edad", pero solo aquellos que son mayores que 30.

Ejemplos de códigos

Para ayudarte a entender mejor cómo funciona la función `unique()`, a continuación se muestran algunos ejemplos de código:

### Importar la librería Pandas

import pandas as pd

### Crear un DataFrame

datos = pd.DataFrame({'nombre': ['Juan', 'Ana', 'Pedro', 'Miguel'],
'edad': [25, 30, 30, 35]})

### Obtener los valores únicos de la columna "edad"

datos['edad'].unique()

### Contar la frecuencia de cada valor único en la columna "edad"

datos['edad'].value_counts()

### Filtrar por edad mayor a 30

datos[datos['edad'] > 30]['edad'].unique()

Conclusión

La función `unique()` de Pandas es útil para encontrar valores únicos en una columna en un DataFrame. A través de manipulación, también podemos contar la frecuencia de cada valor único o filtrar los resultados para cumplir con nuestros requisitos específicos.

Ahora que entiendes cómo funciona la función `unique()`, puedes aplicarla a tus propios DataFrames y utilizarla en tu análisis de datos. Espero que esta guía te haya sido útil en tu proceso de aprendizaje. ¡A seguir programando!

Preguntas frecuentes

¿La función `unique()` devuelve los valores en orden?

No, la función `unique()` no asegura que los valores devueltos estén en algún orden específico.

¿Cómo puedo encontrar valores únicos en varias columnas a la vez?

Para encontrar valores únicos en varias columnas al mismo tiempo, podemos usar la función `drop_duplicates()`. Esta función devuelve un DataFrame que contiene solo las filas únicas en función de una o varias columnas.

¿La función `unique()` modifica el DataFrame original?

No, la función `unique()` no modifica el DataFrame original de ninguna manera.

¿Puedo usar la función `unique()` en conjunción con otras funciones de Pandas?

Sí, podemos usar la función `unique()` en conjunción con otras funciones de Pandas para manipular aún más los resultados devueltos. Algunas funciones útiles incluyen `value_counts()`, `drop_duplicates()`, y filros utilizando operadores.