在列中查找唯一值,然后对它们进行排序

Question

我有一个熊猫数据帧.我想按升序打印其中一列的唯一值.这就是我这样做的方式:

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

问题是我得到了None输出.

Answer 1

sorted从iterable中的项返回一个新的排序列表.

码

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

OUTPUT

[1, 2, 3, 6, 8]

Answer 2

更快的代码

对于大数据框：

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

Answer 3

sort 就地排序所以不返回任何东西:

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)

所以你必须在打电话print a后再打电话sort.

例如.:

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]

Answer 4

今天自己遇到了这个问题。我认为您的代码返回“无”的原因（正是我使用相同方法得到的）是

a.sort()

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

我的解决方案，因为我试图将所有内容都保存在熊猫中：

pd.Series(df['A'].unique()).sort_values()

Answer 5

我更喜欢oneliner：

print(sorted(df['Column Name'].unique()))

Answer 6

我建议使用 numpy 的排序，因为无论如何熊猫在后台做的事情：

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

但是在 Pandas 中做所有事情也是有效的。

Answer 7

您也可以使用drop_duplicates（）代替unique（）

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