熊猫列中唯一值的返回顺序

Question

我正在尝试找到一种更有效的方法来返回 unique 中的 index 值在 pandas df 中

对于下面的 df，我想返回第一次出现唯一值的索引。

import pandas as pd
import numpy as np

d = ({
    'Day' : ['Mon','Mon','Tues','Mon','Tues','Wed'],                                
     })

df = pd.DataFrame(data=d)

我可以手动统计唯一值的索引并返回如下：

first = df.iloc[0].Location
second = df.iloc[2].Location 
third = df.iloc[5].Location    

我正在考虑做类似的事情

first = (df['Day'] == 'Mon')

但我仍然需要更改它才能找到第二、第三个唯一值。有没有更有效的方法？

Answer 1

如果要过滤所有唯一索引值，请使用 drop_duplicates 和 keep=False：

print (df['Day'].drop_duplicates(keep=False))
5    Wed
Name: Day, dtype: object

print (df['Day'].drop_duplicates(keep=False).index)
Int64Index([5], dtype='int64')

或者：

print (df.index[~df['Day'].duplicated(keep=False)])
Int64Index([5], dtype='int64')

如果要过滤第一个唯一值，请仅使用 drop_duplicates:

print (df['Day'].drop_duplicates())
0     Mon
2    Tues
5     Wed
Name: Day, dtype: object

print (df['Day'].drop_duplicates().index)
Int64Index([0, 2, 5], dtype='int64')

Answer 2

IIUC，你可以使用：

df['Day'].mask(df['Day'].duplicated(keep=False)).dropna().index

更新

或者感谢@Josh Friedlanders 的建议更新：

df[~df['Day'].duplicated(keep=False)].index