Python

Truco Python: identificar filas o columnas únicas en numpy

Numpy ofrece la función np.unique() para identificar los elementos únicos dentro de un array. Una función que es muy útil. Pero lo que mucha gente no sabe es que se puede utilizar no solo para identificar los elementos únicos dentro de un array, sino que también para identificar filas o columnas únicas en los objetos bidimensionales.

Para identificar las filas o columnas únicas mediante la función np.unique() se tiene que utilizar el parámetro axis. Con el que se le indica el eje de los objetos bidimensionales en los que debe buscar los elementos únicos. Así para identificar las filas únicas de un array se debería escribir

np.unique(data, axis=1)

Mientas que para obtener las columnas se debería de escribir

np.unique(data, axis=0)

Lo que se muestra en el siguiente código.

import numpy as np

data = np.array([[1, 2],[2, 2], [1, 2], [1, 1], [1, 2]])

np.unique(data, axis=0)
array([[1, 1],
       [1, 2],
       [2, 2]])

Obteniendo en el ejemplo como resultado solamente las tres filas que son únicas de las cinco originales. Siendo este una función que puede resultar bastante útil a la hora de realizar múltiples análisis.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Daniel Rodríguez

Share
Published by
Daniel Rodríguez
Tags: NumPyTruco

Recent Posts

De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

En un entrada previa explicamos qué son el WOE y el IV y por qué…

1 día ago

Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring

Seguimos evolucionando el laboratorio de Analytics Lane y hoy lanzamos la versión 1.1, disponible en:…

2 días ago

Interés compuesto: la fuerza que multiplica tu dinero (y los errores que la anulan)

“El interés compuesto es la octava maravilla del mundo. El que lo entiende lo gana…

6 días ago

Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales

Tienes los datos de ventas de tres productos en dos años distintos y quieres saber…

1 semana ago

Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar

Imagina la situación. Tu equipo lleva tres años con un modelo en producción. No es…

2 semanas ago

WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring

Cuando un banco evalúa una solicitud de crédito necesita responder a una pregunta aparentemente simple:…

2 semanas ago

This website uses cookies.