在数据处理中遇到一个问题：如何提取数据表中某一列的类别，也就是汇总多少种类。

问题很简单，有以下两种方法，个人推荐第2种。

1.直接对数据表进行透视，然后取出类别的一列

df_pivot = df.pivot_table(index = ‘Catagory’, values = ‘Val’)

Cata_list = df_pivot.index.tolist()

这里如果数据量不多的情况下，没有问题。但数据一多就会造成资源浪费，因为透视默认必须对一个’Val’列进行计算，实际上这里没有必要（以上默认计算了mean())。

同时，如果某一列如果没有数据Nan，也会报错。

2.直接分组，提取组字典的key值

df_group = df.groupby(by = ‘Catagory’)

Cata_list = list(df_group.groups.keys())

这里是按’Catagory’进行分组，用groups属性返回组字典，再用字典中keys()方法提取类别，再转化为list类型。