for in loopパンダのフレームからユニークな値を印刷する

Question

私は約52の列のパンダのデータフレームを持っています。私は各列のユニークなコンテンツを取得したい。 列名がcol1、col2 ... col52であるとしましょう。私はこれは私がすべての50個の列のために行う必要がある場合は痛みを伴うことになるだろう

df.col1.unique() 

を使用することができ、カラム1のユニークなコンテンツを取得するには 。このようなことをしたいと思っていますが、うまくいきません。

for i in df.columns: 
    print 'df.'+i+'.unque()' 

Answer 1

だけprint値をしたい場合は最も単純である：

applyと

for col in df: 
    print (col, df[col].unique()) 

A [1 2 3] 
B [4 6] 
C [9] 
D [1 5] 
E [5 3] 
F [7 4] 

使用unique：

df1 = df.apply(lambda x: pd.Series(x.unique())) 

サンプル：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,4,6], 
        'C':[9,9,9], 
        'D':[1,1,5], 
        'E':[5,3,3], 
        'F':[7,4,7]}) 

print (df) 
    A B C D E F 
0 1 4 9 1 5 7 
1 2 4 9 1 3 4 
2 3 6 9 5 3 7 

df1 = df.apply(lambda x: pd.Series(x.unique())) 
print (df1) 
    A B C D E F 
0 1 4.0 9.0 1.0 5.0 7.0 
1 2 6.0 NaN 5.0 3.0 4.0 
2 3 NaN NaN NaN NaN NaN 

別の解決策が、少し異なる出力を持つとdrop_duplicates：

df1 = df.apply(lambda x: x.drop_duplicates()) 
print (df1) 
    A B C D E F 
0 1 4.0 9.0 1.0 5.0 7.0 
1 2 NaN NaN NaN 3.0 4.0 
2 3 6.0 NaN 5.0 NaN NaN 

Answer 2

は

pd.Series([np.unique(x) for _, x in df.iteritems()], df.columns) 

col1 [4, 66, 85, 28, 88, 30, 38, 50, 25, 58] 
col2  [58, 89, 48, 3, 60, 71, 23, 7, 50, 94] 
col3  [89, 38, 32, 27, 99, 2, 29, 68, 1, 67] 
col4  [15, 6, 60, 12, 11, 53, 2, 87, 10, 54] 
col5  [75, 11, 97, 66, 19, 10, 22, 8, 20, 1] 
dtype: object 

データフレーム df

df = pd.DataFrame(
    np.random.randint(1, 100, (10, 5)), 
    columns=['col{}'.format(i) for i in range(1, 6)] 
) 

print(df) 

    col1 col2 col3 col4 col5 
0  4 58 89 15 75 
1 66 89 38  6 11 
2 85 48 32 60 97 
3 28  3 27 12 66 
4 88 60 99 11 19 
5 30 71  2 53 10 
6 38 23 29  2 22 
7 50  7 68 87  8 
8 25 50  1 10 20 
9 58 94 67 54  1 

---

オプション1
はpd.Series、np.uniqueの組み合わせを使用して考えてみましょう、とリストの内包

オプション2
使用groupby + np.unique

df.groupby(axis=1, level=0).apply(np.unique) 

col1 [4, 25, 28, 30, 38, 50, 58, 66, 85, 88] 
col2  [3, 7, 23, 48, 50, 58, 60, 71, 89, 94] 
col3  [1, 2, 27, 29, 32, 38, 67, 68, 89, 99] 
col4  [2, 6, 10, 11, 12, 15, 53, 54, 60, 87] 
col5  [1, 8, 10, 11, 19, 20, 22, 66, 75, 97] 
dtype: object