# Pandas DataFrame\[\].unique(): Einzigartige Werte ermitteln

Sie können bei [Python Pandas](https://www.ionos.at/digitalguide/websites/web-entwicklung/python-pandas/) DataFrames die `unique()`-Funktion nutzen, um die **eindeutigen Werte in einer Spalte eines DataFrames** zu ermitteln. So können Sie sich effizient eine Übersicht der verschiedenen Werte innerhalb eines Datensatzes verschaffen.

## Syntax von Pandas `DataFrame[].unique()`

Die grundlegende Syntax für die Anwendung von Pandas `unique()` ist einfach, denn die Funktion nimmt keinerlei Parameter entgegen:

```python
DataFrame['column_name'].unique()
```

Beachten Sie, dass bei Pandas DataFrames `unique()` nur auf **eine spezifische Spalte des DataFrames** angewendet werden kann. Diese müssen Sie also zuvor spezifizieren. Die `unique()`-Funktion liefert Ihnen ein numpy-Array mit den einzigartigen Werten in der Reihenfolge ihres Erscheinens zurück; eine Sortierung der Werte findet nicht statt.

Hinweis Wenn Sie sich schon länger mit Python-Programmierung beschäftigen, kennen Sie sicher auch das **numpy-Äquivalent zu Pandas `unique()`-Funktion**. Eine Anwendung der Pandas-Variante ist aus Effizienzgründen vorzuziehen.

## Anwendung von Pandas `unique()`

Auf [Pandas DataFrames](https://www.ionos.at/digitalguide/websites/web-entwicklung/python-pandas-dataframe/) kann `unique()` dann genutzt werden, wenn Sie zuvor eine Spalte spezifizieren, in der nach eindeutigen Werte gesucht werden soll.

Im folgenden Beispiel betrachten wir einen DataFrame mit Informationen über verschiedene Personen.

```python
import pandas as pd
# Erstellen eines Beispiel-DataFrames
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'Alter': [24, 27, 22, 32, 29],
    'Stadt': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Der resultierende DataFrame sieht wie folgt aus:

```none
Name  Alter      Stadt
0    Alice     24     New York
1    Bob     27  Los Angeles
2  Charlie     22     New York
3    David     32    Chicago
4   Edward     29  Los Angeles
```

Es sollen nun die Städte ermittelt werden, in denen diese Personen leben. Hierbei soll **jede Stadt nur ein einziges Mal** gelistet werden. Pandas `unique()`-Funktion wird hierzu auf der Spalte des DataFrames angewendet, die die Städte enthält:

```python
# Eindeutige Städte finden
unique_cities = df['Stadt'].unique()
print(unique_cities)
```

Die Ausgabe ist ein **numpy-Array, der jede Stadt ein Mal enthält**. Dies zeigt, dass die Personen aus drei verschiedenen Städten stammen: New York, Los Angeles und Chicago.

```none
['New York' 'Los Angeles' 'Chicago']
```


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