pandas

pd.unique 입력 배열 또는 DataFrame 열 또는 인덱스에서 고유 한 값을 반환합니다.

이 함수의 입력은 1 차원이어야하므로 여러 열을 결합해야합니다. 가장 간단한 방법은 원하는 열을 선택한 다음 평평한 NumPy 배열의 값을 보는 것입니다. 전체 작업은 다음과 같습니다.

>>> pd.unique(df[['Col1', 'Col2']].values.ravel('K'))
array(['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Steve'], dtype=object)

참고 ravel()리턴하는 배열 방법을 다차원 어레이의 뷰 (가능한 경우)이다. 이 인수 'K'는 요소가 메모리에 저장된 순서대로 배열을 평탄화하도록 메소드에 지시합니다 (팬더는 일반적으로 기본 배열을 Fortran-contiguous 순서로 저장합니다 ; 행 앞의 열). 이는 메소드의 기본 ‘C’순서를 사용하는 것보다 훨씬 빠를 수 있습니다.

다른 방법은 열을 선택하여 전달하는 것입니다 np.unique.

>>> np.unique(df[['Col1', 'Col2']].values)
array(['Bill', 'Bob', 'Joe', 'Mary', 'Steve'], dtype=object)

ravel()메소드가 다차원 배열을 처리 하므로 여기 에서 사용할 필요는 없습니다 . 그럼에도 불구하고 이것은 pd.unique고유 값을 식별하기 위해 해시 테이블 대신 정렬 기반 알고리즘을 사용하는 것보다 느릴 수 있습니다 .

속도 차이는 더 큰 DataFrame에서 특히 중요합니다 (특히 소수의 고유 한 값만있는 경우).

>>> df1 = pd.concat([df]*100000, ignore_index=True) # DataFrame with 500000 rows
>>> %timeit np.unique(df1[['Col1', 'Col2']].values)
1 loop, best of 3: 1.12 s per loop

>>> %timeit pd.unique(df1[['Col1', 'Col2']].values.ravel('K'))
10 loops, best of 3: 38.9 ms per loop

>>> %timeit pd.unique(df1[['Col1', 'Col2']].values.ravel()) # ravel using C order
10 loops, best of 3: 49.9 ms per loop

답변

>>> df
   a  b
0  a  g
1  b  h
2  d  a
3  e  e

>>> pandas.concat([df['a'], df['b']]).unique()
array(['a', 'b', 'd', 'e', 'g', 'h'], dtype=object)

In [5]: set(df.Col1).union(set(df.Col2))
Out[5]: {'Bill', 'Bob', 'Joe', 'Mary', 'Steve'}

set(df.Col1) | set(df.Col2)

import numpy as np

np.unique(df[['col1', 'col2']], axis=0)

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Col1' : ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'],
              'Col2' : ['Joe', 'Steve', 'Bob', 'Bob', 'Steve'],
               'Col3' : np.random.random(5)})

print df

print set(df.Col1.append(df.Col2).values)

   Col1   Col2      Col3
0   Bob    Joe  0.201079
1   Joe  Steve  0.703279
2  Bill    Bob  0.722724
3  Mary    Bob  0.093912
4   Joe  Steve  0.766027
set(['Steve', 'Bob', 'Bill', 'Joe', 'Mary'])

df['Col3'] = df[['Col1', 'Col2']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

import numpy as np
set(np.concatenate(df.values))