计算dataframe Pandas的每一列的唯一值

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了强大的数据结构和数据分析功能。在Pandas中，DataFrame是一种二维的表格型数据结构，可以存储不同类型的数据，并且每一列可以有不同的数据类型。

要计算DataFrame中每一列的唯一值，可以使用Pandas中的unique()方法。该方法返回一个包含列中唯一值的数组，且按照出现的顺序进行排序。

下面是一个示例代码，展示如何计算DataFrame每一列的唯一值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'C': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每一列的唯一值
for column in df.columns:
    unique_values = df[column].unique()
    print(f"列 {column} 的唯一值为：{unique_values}")

输出结果为：

列 A 的唯一值为：[1 2 3 4 5]
列 B 的唯一值为：['a' 'b' 'c' 'd' 'e']
列 C 的唯一值为：[1.1 2.2 3.3 4.4 5.5]

这样，我们就得到了DataFrame每一列的唯一值。

Pandas的DataFrame在数据分析和数据处理中有着广泛的应用场景，例如数据清洗、数据聚合、数据筛选、数据可视化等。对于需要处理大量结构化数据的任务，Pandas提供了高效且易用的工具。

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