Search code examples
pythonpandasdataframeemoji

Pandas not listing every single unique value in a column


I am trying to list every single unique value in a single column, so I can copy and paste them. But, when I do it, it only seems to list the first 1000 unique values in my column.

When I count the number of unique values in my column, I get 2038:

df['Emojis'].nunique()

2038

Then, when I use this code to list all the unique values in my column, it only seems to list the first 1000 unique values, in which it is then followed by a ...

df['Emojis'].tolist()
['๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ’”',
 '๐Ÿ’ค',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ™Š',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™‡',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐ŸŒป',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’“',
 '๐Ÿ•',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐ŸŽ‚',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐ŸŒŸ',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜ฎ',
 '๐Ÿ˜‹',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ˜€',
 '๐Ÿ˜ช',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿพ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜ƒ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜Œ',
 'โค',
 '๐ŸŒน',
 '๐Ÿƒ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜ฒ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ซ',
 '๐Ÿ’”',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ•',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜š',
 '๐Ÿ˜‰',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿ˜€',
 '๐Ÿ˜‡',
 '๐Ÿ’',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ‘Œ',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™Œ',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜Œ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜ข',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜Ÿ',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ‘Š',
 '๐Ÿ˜ˆ',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜‹',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ˜˜',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŒ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โค',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ‚',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ’‹',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ“ท',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ™ˆ',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜น',
 '๐Ÿ’˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’œ',
 'โค',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜Ÿ',
 '๐Ÿ˜„',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ™ˆ',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜‘',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ’ƒ',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐ŸŽถ',
 '๐ŸŽฅ',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’™',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‹',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿป',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜„',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜‹',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜ˆ',
 '๐Ÿฆ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜„',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜ฎ',
 '๐Ÿ˜„',
 'โ˜€',
 '๐ŸŽ‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ“ท',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ถ',
 '๐Ÿ“ท',
 '๐Ÿ˜ฃ',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜›',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜„',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ•',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ–',
 '๐Ÿ’“',
 'โค',
 '๐Ÿ‘ญ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฅ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‹',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ’ช',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ’—',
 'โค',
 '๐Ÿ™ˆ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘Ž',
 '๐Ÿ˜˜',
 'โ˜•',
 '๐Ÿ˜',
 '๐ŸŒน',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‘',
 'โค',
 '๐Ÿ‘‘',
 '๐Ÿ˜ท',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ’œ',
 'โšก',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜›',
 '๐Ÿ˜Š',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐ŸŒบ',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜ฎ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘Œ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿฅฐโค',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ‘ฝ',
 '๐Ÿป',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ช',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ‘…',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ‘ป',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ™ˆ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ก',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐ŸŒป',
 '๐ŸŽถ',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ’ฏ',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ˜',
 'โค',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ฃ',
 '๐Ÿ’”',
 '๐Ÿ’•',
 'ยฎ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜Š',
 'โ˜€',
 'โค',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ“ท',
 '๐Ÿ˜ต',
 'โœจ',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ’ซ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฉ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’—',
 'โค',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ฌ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ™†',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ต',
 '๐Ÿ˜ช',
 '๐Ÿ˜ฌ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ’ช',
 '๐Ÿ™',
 '๐ŸŒ',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ’€',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜ˆ',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜ฒ',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐ŸŽต',
 '๐Ÿ’ƒ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜ฌ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ™ˆ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ž',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ด',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ด',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ’ฅ',
 'โ™ฅ',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜ฒ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘น',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘Œ',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜›',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ’…',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ‘‹',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐ŸŽง',
 '๐Ÿ˜‘',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜ก',
 '๐Ÿ˜ฆ',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜ก',
 '๐Ÿ˜ฟ',
 '๐Ÿ“ท',
 'โšก',
 '๐Ÿ’',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŒผ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ˜‘',
 '๐Ÿ˜•',
 'โค',
 '๐Ÿ˜€',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โœจ',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ’“',
 '๐Ÿป',
 '๐Ÿ’ฅ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ ',
 '๐ŸŽต',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜ƒ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ‘‘',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ฟ',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜‡',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŽ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜Š',
 'โœจ',
 '๐Ÿ’˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ฅ',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜',
 'โค',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿ‘…',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŒš',
 '๐Ÿ“น',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ฎ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜Œ',
 'โค',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ“ท',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โ˜บ',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ’ฏ',
 'โœจ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘',
 'โ˜•',
 '๐Ÿ’ฅ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ณ',
 'โค',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ด',
 '๐Ÿ™',
 'โค',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ’“',
 '๐Ÿ•',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โ˜•',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ช',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜†',
 '๐Ÿ˜•',
 'โค',
 '๐Ÿ˜›',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ‘น',
 '๐Ÿš€',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‘',
 'โค',
 '๐Ÿ™…',
 '๐Ÿ’ช',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ˜ฐ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜น',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ƒ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜›',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ’”',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‘',
 '๐Ÿ’“',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ˜‘',
 'โ˜”',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ’ธ',
 '๐ŸŽง',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ˆ',
 '๐Ÿ’…',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’“',
 '๐Ÿ˜’',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ“ท',
 '๐Ÿ“ท',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜ž',
 'โค',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ’',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‡',
 '๐Ÿ˜ท',
 '๐Ÿ˜ก',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜Ž',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ƒ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โค',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŒท',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜œ',
 'โค',
 '๐ŸŒ',
 '๐Ÿ’ซ',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ™ˆ',
 'โค',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ถ',
 '๐ŸŒŸ',
 '๐Ÿ‘„',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ’›',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐ŸŽฅ',
 '๐Ÿ’ƒ',
 '๐Ÿ’”',
 'โ˜บ',
 '๐ŸŒŽ๐Ÿ‡ง๐Ÿ‡ฏ๐Ÿ‡ฑ๐Ÿ‡บ๐Ÿ‡ฆ๐Ÿ‡ฌ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐ŸŽ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿš€',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ฑ',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 'โ˜€',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ต',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ˜’',
 'โค',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ˜ฌ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’ซ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜ญ',
 'โค',
 '๐Ÿ’œ',
 'โ˜”',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜›',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿป',
 '๐Ÿ˜ฐ',
 '๐Ÿค”',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ‘Š',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ‡ณ๐Ÿ‡ฑ๐Ÿท',
 '๐Ÿ’ซ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐ŸŽˆ',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ’™',
 '๐Ÿ’ฏ',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŒน',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ˜ต',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜ž',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ’ฐ',
 'โค',
 '๐ŸŽˆ',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŽถ',
 '๐Ÿท',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜ฎ',
 '๐Ÿš™',
 '๐ŸŽค',
 '๐Ÿ˜ซ',
 '๐Ÿ˜‘',
 '๐Ÿ˜',
 'โค',
 '๐Ÿ˜˜',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ’›',
 '๐Ÿ‡ต๐Ÿ‡นโค',
 '๐Ÿ’”',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿป',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ”—',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ™',
 '๐Ÿ’ž',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ‘',
 '๐Ÿ˜”',
 '๐Ÿ˜ก',
 '๐ŸŒ™',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ’Œ',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜ค',
 '๐Ÿ˜“',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ˜ด',
 'โค',
 '๐Ÿ˜ฆ',
 '๐Ÿ˜ข',
 '๐Ÿ˜ช',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜œ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜ญ',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ‘Œ',
 '๐Ÿ’”',
 'โค',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ“ž',
 '๐Ÿ’›',
 'โค',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ‘€',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ’š',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ’—',
 '๐Ÿ’€',
 '๐Ÿ’ฆ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜ฉ',
 '๐Ÿ˜Ÿ',
 '๐Ÿ‡',
 '๐Ÿ’–',
 '๐Ÿ˜€',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‡',
 '๐Ÿ’•',
 '๐Ÿ˜ช',
 'โœŠ',
 '๐Ÿ’ญ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜Š',
 '๐Ÿ‘Š',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜…',
 '๐Ÿ“ž',
 '๐ŸŽ‰',
 '๐Ÿ˜‰',
 '๐Ÿ˜„',
 '๐Ÿ’œ',
 '๐Ÿ˜ณ',
 '๐Ÿ˜€',
 '๐Ÿ˜Œ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐ŸŽง',
 '๐Ÿ”ฅ',
 '๐Ÿ˜‚',
 '๐Ÿ˜ƒ',
 '๐Ÿ˜',
 '๐Ÿ˜‚',
 'โœŒ',
 '๐Ÿ˜',
 ...]

I am unsure why it does not list all 2038 unique values, which I need.

And...apologies for showing the full output, but I feel it is necessary to show the output for this issues I am having.

Therefore, is there a way to list all 2038 unique values in my column, or extract them all?

Thanks.


Solution

  • You can create a second data frame where you have removed all duplicate function. For example:

    df_unique = df.drop_duplicates()
    
    for i in df_unique.index:
       print(df_unique['Emojis'][i])
    

    Here is the documentation: Pandas remove Duplicates