在Pandas数据框中查找唯一值，无论行或列位置如何

Question

我有一个Pandas数据帧，我想找到该数据帧中的所有唯一值...无论行/列如何。如果我有一个10 x 10的数据帧，并假设它们有84个唯一值，我需要找到它们 - 而不是计数。

我可以创建一个集合，并通过遍历数据帧的行来添加每行的值。但是，我觉得它可能效率低下（不能证明这一点）。有找到它的有效方法吗？是否有预定义的功能？

Answer 1

In [1]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=100).reshape(10,10))

In [2]: df
Out[2]: 
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  2  2  3  2  6  1  9  9  3  3
1  1  2  5  8  5  2  5  0  6  3
2  0  7  0  7  5  5  9  1  0  3
3  5  3  2  3  7  6  8  3  8  4
4  8  0  2  2  3  9  7  1  2  7
5  3  2  8  5  6  4  3  7  0  8
6  4  2  6  5  3  3  4  5  3  2
7  7  6  0  6  6  7  1  7  5  1
8  7  4  3  1  0  6  9  7  7  3
9  5  3  4  5  2  0  8  6  4  7

In [13]: Series(df.values.ravel()).unique()
Out[13]: array([9, 1, 4, 6, 0, 7, 5, 8, 3, 2])

Numpy独特的排序，所以以这种方式更快（然后根据需要进行排序）

In [14]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=10000).reshape(100,100))

In [15]: %timeit Series(df.values.ravel()).unique()
10000 loops, best of 3: 137 ﾵs per loop

In [16]: %timeit np.unique(df.values.ravel())
1000 loops, best of 3: 270 ﾵs per loop

Answer 2

或者您可以使用：

df.stack().unique()

如果您有NaN个值，则不必担心，因为它们在进行堆叠时被排除在外。