# DataFrame\[\].unique() in Pandas: rilevamento dei valori univoci

Nei DataFrame di [Pandas per Python](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/programmazione-del-sito-web/pandas-di-python/) è possibile utilizzare la funzione `unique()` per rilevare i **valori univoci presenti in una colonna di un DataFrame**. In questo modo puoi ottenere una panoramica efficiente dei diversi valori all’interno di un record di dati.

## La sintassi di `DataFrame.unique()` in Pandas

La sintassi di base per l’utilizzo di `unique()` in Pandas è semplice, in quanto la funzione non richiede alcun parametro:

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

Ricorda che con i DataFrame di Pandas è possibile applicare `unique()` solo su **una specifica colonna del DataFrame**. Pertanto, occorre prima specificare tale colonna. La funzione `unique()` restituisce un array numpy con i valori univoci secondo la sequenza in cui si presentano; i valori non vengono ordinati.

N.B. Se hai già una lunga esperienza nella programmazione in Python, di sicuro conosci anche l’**equivalente numpy della funzione `unique()` di Pandas**. Per motivi di efficienza è preferibile utilizzare la versione di Pandas.

## Utilizzo di `unique()` in Pandas

È possibile utilizzare `unique()` sui [DataFrame in Pandas](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/programmazione-del-sito-web/dataframe-in-pandas-per-python/) specificando prima una colonna in cui cercare i valori univoci.

Nell’esempio seguente usiamo un DataFrame contenente informazioni su diverse persone.

```python
import pandas as pd
# Creazione di un DataFrame di esempio
data = {
    'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'Età': [24, 27, 22, 32, 29],
    'Città': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Il DataFrame risultante si presenta così:

```none
Nome    Età      Città
0    Alice     24     New York
1    Bob     27  Los Angeles
2  Charlie     22     New York
3    David     32    Chicago
4   Edward     29  Los Angeles
```

A questo punto cerchiamo le città in cui vivono queste persone. A tal fine occorre elencare **ciascuna città una volta sola**. Applichiamo quindi la funzione `unique()` di Pandas sulla colonna del DataFrame che contiene le città:

```python
# Trova le città univoche
unique_cities = df['Città'].unique()
print(unique_cities)
```

Il risultato è un **array numpy che riporta ciascuna città una volta sola**. In questo modo scopriamo che le persone vivono in tre città diverse: New York, Los Angeles e Chicago.

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


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