如何按出现顺序获取pandas Series的唯一值（DataFrame场景）

嘿，这个需求太常见啦！不用费劲写遍历和映射表，Pandas本身就有优雅的方法帮你按出现顺序获取唯一值，完全避开np.unique()打乱顺序的问题～

下面给你两个最常用的方案：

方案1：直接用Series.unique() #

从Pandas 0.15.0版本开始，Series.unique()就会严格保留元素第一次出现的顺序，返回的是numpy数组，转成列表只需要加个.tolist()就行。

代码示例：

# 获取TEST_TXT列的有序唯一值列表
ordered_unique = df['TEST_TXT'].unique().tolist()
print(ordered_unique)
# 输出：['Continuity_PPMU XSCI', 'Continuity_PPMU XSCO', …]

方案2：用drop_duplicates() #

这个方法返回的是一个去重后的Series（同样保留首次出现顺序），如果之后你还需要对这些唯一值做Pandas相关操作（比如关联其他数据、筛选），这个方法会更灵活，转列表同样用.tolist()：

ordered_unique = df['TEST_TXT'].drop_duplicates().tolist()

为什么不用np.unique()？ #

np.unique()的底层是先排序再去重，所以会打乱原始顺序，而上面两个Pandas方法都是基于首次出现的位置来保留唯一值，完美符合你的需求。

如果你的Pandas版本特别旧（低于0.15.0），Series.unique()可能不保留顺序，那优先用drop_duplicates()就好，这个方法在旧版本里也是按顺序去重的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kartik Mehra