Python|熊猫索引.nunique()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.nunique()函数返回对象中唯一元素的数量。它返回一个标量值，它是索引中所有唯一值的计数。默认情况下， NaN值不包括在计数中。如果 dropna 参数设置为False ，则计数中包含NaN值。

Syntax: Index.nunique(dropna=True)

Parameters :
dropna : Don’t include NaN in the count.

Returns : nunique : int

示例 #1：使用Index.nunique()()函数查找索引中唯一值的计数。不要在计数中包含NaN值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index(['Beagle', 'Pug', 'Labrador', 'Pug',
                        'Mastiff', None, 'Beagle'])
  
# Print the Index
idx

输出 ：

让我们找出索引中唯一值的计数。

# to find the count of unique values.
idx.nunique(dropna = True)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，该函数返回了 4，表示索引中只有 4 个唯一值。示例 #2：使用Index.nunique()函数找出索引中的所有唯一值。还包括缺失值，即计数中的NaN值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index(['Beagle', 'Pug', 'Labrador', 'Pug',
                        'Mastiff', None, 'Beagle'])
  
# Print the Index
idx

输出 ：

让我们找出索引中唯一值的计数。

# to find the count of unique values.
idx.nunique(dropna = False)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，该函数返回了 5，表示索引中只有 5 个唯一值。我们还在计数中包含了缺失值。