如何检查 Pandas Series 中的每个值是否唯一？\n

pandas.Series 构造函数有一个名为 is_unique 的属性，用于检查 Pandas Series 对象中是否存在唯一数据。众所周知，Pandas Series 对象是一种一维数据结构，它以标签表示的形式存储任何类型的数据。

通过使用“is_unque”属性，我们可以检查 Series 对象中是否存在所有唯一值。它返回一个布尔值作为输出。

如果给定 Series 对象中存在的数据是唯一的，则返回“True”，否则返回“False”。

示例 1

import pandas as pd

# creating pandas Series with date sequence
series = pd.Series(['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-02', '2021-01-03','2021-01-05'])

print(series)

# apply is_unique property
print("Is Unique: ", series.is_unique)

解释

这里，我们用长度为 5 的数据序列列表初始化了一个 Series。然后，我们应用 is_unique 属性来验证给定 Series 对象中是否存在唯一数据。

输出

0 2021-01-01
1 2021-01-02
2 2021-01-02
3 2021-01-03
4 2021-01-05
dtype: object

Is Unique: False

在上面的输出块中，我们可以看到给定的 Series 对象，以及布尔值“False”。输出布尔值“False”是由 canis_unique 属性返回的，这意味着给定 Series 中的数据包含重复数据。

示例 2

import pandas as pd

# creating pandas Series with list of integers
series = pd.Series([1,2,3,4,5,6])

print(series)

# apply is_unique property
print("Is Unique: ", series.is_unique)

解释

让我们再举一个例子来检查 Series 对象中的值是否唯一。这里，我们使用 Python 整数列表创建了一个 Series 对象。并对给定的 Pandas Series 对象应用了 is_unique 属性。

输出

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
dtype: int64

Is Unique: True

在上面的输出块中，我们可以看到 Series 对象以及 is_unique 属性的输出。我们得到了布尔值“True”作为 is_anique 属性的结果，因此我们可以说给定 Series 对象中的数据都具有唯一值。

更新于: 2022年3月9日

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