परिचय
पैंडास इंडेक्स ऑब्जेक्ट में अद्वितीय (यूनिक) तत्वों की संख्या प्राप्त करने के लिए index.nunique() मेथड का उपयोग करें।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pdपैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)इंडेक्स में अद्वितीय मानों की संख्या प्राप्त करें
print("\nअद्वितीय मानों की संख्या...\n", index.nunique())पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
# पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])
# पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)
# इंडेक्स में तत्वों की संख्या लौटाएं
print("\nइंडेक्स में तत्वों की संख्या...\n", index.size)
# डेटा का dtype लौटाएं
print("\nDtype ऑब्जेक्ट...\n", index.dtype)
# इंडेक्स से अद्वितीय मान प्राप्त करें
# अद्वितीय मान उपस्थिति के क्रम में लौटाए जाते हैं, यह सॉर्ट नहीं करता
print("\nइंडेक्स से अद्वितीय मान..\n", index.unique())
# इंडेक्स में अद्वितीय मानों की संख्या प्राप्त करें
print("\nअद्वितीय मानों की संख्या...\n", index.nunique())आउटपुट
पैंडास इंडेक्स... Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64') इंडेक्स में तत्वों की संख्या... 9 Dtype ऑब्जेक्ट... int64 इंडेक्स से अद्वितीय मान.. Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 30], dtype='int64') अद्वितीय मानों की संख्या... 6
व्याख्या
- कुल 9 तत्व, लेकिन 6 अद्वितीय मान: 50, 10, 70, 110, 90, 30
nunique()len(index.unique())के समान है लेकिन अधिक कुशल।- डिफ़ॉल्ट रूप से NaN को गिनता नहीं (
dropna=True)। - NaN गिनने के लिए:
nunique(dropna=False)।
