在Pandas数据框中查找唯一值，而不考虑行或列的位置
我有一个Pandas数据框，我想在该数据框中找到所有唯一的值…与行/列无关。如果我有一个10 x
10的数据框，并假设它们具有84个唯一值，则需要找到它们-而不是计数。
我可以创建一个集合并通过遍历数据框的行来添加每行的值。但是，我觉得它可能效率很低（无法证明这一点）。有没有找到它的有效方法？有预定义的功能吗？
问题答案：
In [1]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=100).reshape(10,10))
In [2]: df
Out[2]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 2 2 3 2 6 1 9 9 3 3
1 1 2 5 8 5 2 5 0 6 3
2 0 7 0 7 5 5 9 1 0 3
3 5 3 2 3 7 6 8 3 8 4
4 8 0 2 2 3 9 7 1 2 7
5 3 2 8 5 6 4 3 7 0 8
6 4 2 6 5 3 3 4 5 3 2
7 7 6 0 6 6 7 1 7 5 1
8 7 4 3 1 0 6 9 7 7 3
9 5 3 4 5 2 0 8 6 4 7
In [13]: Series(df.values.ravel()).unique()
Out[13]: array([9, 1, 4, 6, 0, 7, 5, 8, 3, 2])
小块独特的排序，因此以这种方式更快地进行排序（然后根据需要排序）
In [14]: df = DataFrame(np.random.randint(0,10,size=10000).reshape(100,100))
In [15]: %timeit Series(df.values.ravel()).unique()
10000 loops, best of 3: 137 ﾵs per loop
In [16]: %timeit np.unique(df.values.ravel())
1000 loops, best of 3: 270 ﾵs per loop
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我想知道是否有一种简洁而准确的方法来提取十进制值中的小数点位数（以int形式），这样在不同的区域性信息中使用是安全的？ 例如: 19.0应返回1, 27.5999应返回4, 19.12应返回2, 等。 但我想到，这只适用于使用“.”的区域。作为小数分隔符,因此在不同系统中非常脆弱。
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我有一个数据帧，其中重复了一些 SongId。我想提取那些重复的行。知道怎么做吗？试： 但是效果不好。 这是我的数据帧的一个示例。在此示例中重复 SongId 0、10 和 16：