Python 是一种很好的数据分析语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas 系列是一个带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。
Pandas Series.is_unique属性返回一个布尔值。它返回True在给定的系列对象中的数据是唯一的否则它的回报False。
语法： Series.is_unique
参数：无
返回：布尔值
示例 #1：使用Series.is_unique属性检查给定 Series 对象中的基础数据是否唯一。
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Chicago']) # Creating the row axis labels sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] # Print the series print(sr)
输出 ：
现在我们将使用Series.is_unique属性来检查给定 Series 对象中的基础数据是否是唯一的，或者它是否包含一些重复的值。
# check if underlying data is # is unique or not sr.is_unique
输出 ：
正如我们在输出中看到的，Series.is_unique属性已经返回，False表明给定系列对象中的底层不是唯一的。
示例 #2：使用Series.is_unique属性检查给定 Series 对象中的基础数据是否唯一。
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series(['1/1/2018', '2/1/2018', '3/1/2018', '4/1/2018']) # Creating the row axis labels sr.index = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4'] # Print the series print(sr)
输出 ：
现在我们将使用Series.is_unique属性来检查给定 Series 对象中的基础数据是否是唯一的，或者它是否包含一些重复的值。
# check if underlying data is # is unique or not sr.is_unique
输出：
正如我们在输出中看到的，Series.is_unique属性已经返回，True表明给定系列对象中的底层是唯一的。