【Python Pandas】unique()メソッドで単一の列から一意の値を抽出する方法

Pandas DataFrameの特定の列から重複を除いた一意の値を取得したい場合は、unique()メソッドを使います。例えば、従業員データを管理するDataFrameでは、同名の従業員が存在する可能性があるため、名前が重複することがあります。そのような場合に、unique()を使えば重複のない従業員名の一覧を簡単に抽出できます。

ライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。ここでは、pdというエイリアスを設定しています。

import pandas as pd

DataFrameの作成

次に、サンプル用のDataFrameを作成します。ここでは「EmpName」（従業員名）と「Zone」（担当エリア）の2つの列を持つデータを用意しました。

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'],
        "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North']
    }
)

一意の値を取得する

列「EmpName」から一意の従業員名を取得するには、以下のように記述します。

dataFrame['EmpName'].unique()

完全なコード例

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なコードです。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'],
        "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North']
    }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# 単一の列から一意の値を取得
print(f"\nUnique Name of Employees = {dataFrame['EmpName'].unique()}")

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame ...
     EmpName   Zone
0      John  North
1       Ted  South
2     Jacob  South
3  Scarlett   East
4       Ami   West
5       Ted   East
6  Scarlett  North
Unique Name of Employees = ['John' 'Ted' 'Jacob' 'Scarlett' 'Ami']

補足：unique()とnunique()の違い

なお、一意の値そのものを配列として取得したい場合はunique()を使用しますが、一意の値の「個数」だけを知りたい場合はnunique()メソッドが便利です。

# 一意の値の個数を取得
count = dataFrame['EmpName'].nunique()
print(count)  # 出力: 5

また、出現回数を確認したい場合はvalue_counts()を使うことで、各値ごとの件数を集計できます。用途に応じてこれらのメソッドを使い分けると、データ分析の効率が大きく向上します。