Python Pandas入門：各列に存在する一意（ユニーク）な値を表示する方法

PandasのDataFrameで各列に存在する一意（ユニーク）な値を確認したい場面は多くあります。例えば、データの重複チェックやカテゴリの把握などです。そんなときに便利なのが unique() メソッドです。このメソッドの引数に対象となる列を指定することで、その列に含まれる重複のない値を取得できます。

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。

import pandas as pd

DataFrameの作成

次に、「Student（学生名）」と「Result（合否結果）」の2つの列を持つDataFrameを作成します。意図的に重複したレコードを含めています。

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],
        "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass']
    }
)

このデータでは、学生名「Robin」と「Ted」が複数回登場しており、結果も「Pass」「Fail」の2種類のみとなっています。

unique()メソッドで一意な値を取得する

各列を pd.unique() メソッドに渡すことで、それぞれの一意な値を抽出できます。

resStudent = pd.unique(dataFrame.Student)
resResult = pd.unique(dataFrame.Result)

完全なサンプルコード

以下に実行可能なコード全体を示します。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],
        "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass']
    }
)

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

# 一意な値を取得
resStudent = pd.unique(dataFrame.Student)
resResult = pd.unique(dataFrame.Result)

print("\nStudent列の一意な値:", resStudent)
print("\nResult列の一意な値:", resResult)

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 ...
    Result   Student
0    Pass      Jack
1    Fail     Robin
2    Pass       Ted
3    Fail     Robin
4    Pass  Scarlett
5    Pass       Kat
6    Pass       Ted

Student列の一意な値: ['Jack' 'Robin' 'Ted' 'Scarlett' 'Kat']

Result列の一意な値: ['Pass' 'Fail']

補足：nunique()との違い

一意な値そのものが必要な場合は unique() を使用しますが、一意な値の「個数」だけを知りたい場合は nunique() メソッドが便利です。また、DataFrame全体に対して dataFrame['列名'].unique() のようにSeriesオブジェクトから直接呼び出す方法も一般的なので、用途に応じて使い分けるとよいでしょう。