Erstellen einer eindeutigen Liste mit Pandas

Question

Ich habe eine Xlsx-Datei mit über 1000 Datenspalten. Ich möchte zuerst jede zweite Spalte aus der Datendatei analysieren (die Zahlen und Buchstaben enthalten kann) und dann eine eindeutige Liste aus den geparsten Daten erstellen.

Ich bin ein komplettes noob & habe versucht, eine "für" und "tun, während" Schleife, aber keiner hat für mich gearbeitet.

Bisher habe ich:

import pandas as pd 
    workbook = pd.read_excel('C:\Python27\Scripts\Data.xlsx') 
    worksheet = workbook.sheetname='Data' 

    for col in range(worksheet[0], worksheet[1300]): 
     print(col) 

Ich glaube, ich brauche die Daten anhängen und vielleicht in eine Textdatei schreiben dann eine eindeutige Liste aus der Textdatei erstellen - ich den zweiten Teil tun kann, es nur wird immer es in die Textdatei, mit der ich Probleme habe.

Dank

Answer 1

Sie können durch Schneiden und mit einem Schritt arg dh df.ix[:, ::2] über Ihre Spalten iterieren

In [35]: 
df = pd.DataFrame({'a':1, 'b':[1,2,3,4,5], 'c':[2,3,4,5,6], 'd':0,'e':np.random.randn(5)}) 
df 

Out[35]: 
    a b c d   e 
0 1 1 2 0 -0.352310 
1 1 2 3 0 1.189140 
2 1 3 4 0 -1.470507 
3 1 4 5 0 0.742709 
4 1 5 6 0 -2.798007 

hier treten wir jeden 2. Säule:

In [37]: 
df.ix[:,::2] 

Out[37]: 
    a c   e 
0 1 2 -0.352310 
1 1 3 1.189140 
2 1 4 -1.470507 
3 1 5 0.742709 
4 1 6 -2.798007 

können wir dann rufen Sie einfach np.unique über die gesamte df, um ein einziges Array aller eindeutigen Werte zu erhalten:

In [36]: 
np.unique(df.ix[:,::2]) 

Out[36]: 
array([-2.79800676, -1.47050675, -0.35231005, 0.74270934, 1.  , 
     1.18914011, 2.  , 3.  , 4.  , 5.  , 6.  ])