找到列中唯一的值，然后对它们排序

我有一个熊猫数据框架。我想按升序打印其中一列的唯一值。我是这样做的:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
a = df['A'].unique()
print a.sort()

问题是我得到的输出是None。

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sort在原位排序，因此不返回任何内容:

In [54]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
a = df['A'].unique()
a.sort()
a


Out[54]:
array([1, 2, 3, 6, 8], dtype=int64)

所以你必须在调用sort之后再次调用print a。

如:

In [55]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
a = df['A'].unique()
a.sort()
print(a)


[1 2 3 6 8]
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最佳答案

sorted(iterable):从可迭代的中的项返回一个新的排序列表。
< br > < br > 代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
a = df['A'].unique()
print(sorted(a))

输出

[1, 2, 3, 6, 8]
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我建议使用numpy的sort，因为它是熊猫在后台做的事情:

import numpy as np
np.sort(df.A.unique())

但在熊猫身上做所有的事情也是有效的。

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你也可以使用drop_duplicates ()来代替unique()

df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
a = df['A'].drop_duplicates()
a.sort()
print a
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我更喜欢在线电话:

print(sorted(df['Column Name'].unique()))
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今天我自己也遇到了这个问题。我认为你的代码返回'None'(正是我通过使用相同的方法得到的)的原因是

a.sort()

是调用sort函数来改变列表a。在我的理解中，这是一个修改命令。要查看结果，必须使用print(a)。

我的解决方案，当我试图把所有东西都保存在熊猫里的时候:

pd.Series(df['A'].unique()).sort_values()
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另一种方法是使用< em > < / em >设置数据类型。

Sets的一些特征:集合是无序的，可以包括混合数据类型，集合中的元素不能重复，是可变的。

解决你的问题:

df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]})
sorted(set(df.A))

列表类型中的答案:

[1, 2, 3, 6, 8]
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最快的代码

对于大数据帧:

df['A'].drop_duplicates().sort_values()

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