values, x=df['折扣'].value_counts().index) <AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列进行重命名、排序,...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','example.com'],'visitor':['Alice','Bob','Alice'],'visits':[100,200,300]})# 使用agg函数结合nunique计算website和visitor列中唯一值的数量unique_values_agg=df.agg({'website':'...
count values by grouping column in DataFrame using df.groupby().nunique(), df.groupby().agg(), and df.groupby().unique() methods in pandas library
importpandasaspd# Load sample datadf=pd.read_csv('data.csv')# Group data by column 'A' and extract unique values in column 'B'unique_values=df.groupby('A')['B'].unique()# Count the number of unique values in each groupunique_count=unique_values.apply(lambdax:len(x))# Print the ...
for column in df.columns: unique_values = df[column].nunique() print(f"列名: {column}") print(f"唯一值数量: {unique_values}") 这段代码将遍历dataframe的每一列,使用nunique()函数计算每列的唯一值数量,并打印出结果。 以上是一个简单的示例,你可以根据实际情况进行修改和扩展。关于Panda ...
3.1 基本Count Unique操作 让我们看一个简单的Count Unique操作: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'Value':[1,2,1,3,2,3,2,4]})# 计算Value列中唯一值的数量unique_count=df['Value'].nunique()print("pandasdataframe....
To count the unique values of each column of a dataframe, you can use the pandas dataframe nunique() function.
values_count()在指定的统计的列名上 结果多了该列: 对比: 对比: Pandas:count()与value_counts()对比 1. Series.value_counts(self, normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 返回一个包含所有值及其数量的 Series。 且为降序输出,即数量最多的第一行输出。
You can get the count distinct values (equivalent to SQL count(distinct) ) in pandas using DataFrame.groupby(), nunique(), DataFrame.agg(),
这个例子展示了如何使用nunique()方法计算某一列中唯一值的数量。 3.2 结合GroupBy的Unique Count 我们可以将Unique Count操作与GroupBy结合使用: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'city':['New York','London','Paris','London','Paris'],'product'...