Por exemplo, suponha que temos um DataFrame composto por indivíduos e as suas profissões, e queremos saber o número total de profissões. Nesse caso, não podemos simplesmente utilizar a contagem total de filas para determinar o total de profissões únicas, porque muitas pessoas podem ter o mesmo emprego. Para tais situações, podemos utilizar as funções unique() e drop_duplicates() fornecidas pela biblioteca Pandas.
É também importante saber como ordenar o DataFrame, uma vez que pode ajudar a visualizar e compreender os dados. As funções sorted() e sort_values() podem ajudar a conseguir isto.
O método Pandas Series unique() é utilizado quando lidamos com uma única coluna de um DataFrame e devolve todos os elementos únicos de uma coluna. A saída final utilizando a função unique() é um array.
drop_duplicates() pode ser aplicado ao DataFrame ou ao seu subconjunto e preserva o tipo do objecto DataFrame. Também é considerada uma opção mais rápida quando se lida com grandes conjuntos de dados para remover valores duplicados.