遍历多个列并查找count唯一值: 代码语言:txt 复制 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。
# 定制函数,不同数值出现在统计列表中的次数 def count_unique_values(data): counts = {} for value in data: if value in counts: counts[value] += 1 else: counts[value] = 1 return counts # 调用函数并打印结果 value_counts = count_unique_values(data) print(value_counts) 1. 2. 3. 4. ...
values:值的二维数组。 name:名字。 这个类是Pandas最重要的类之一。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age','addr'三个属性,可以使用fame['name']查看属性列内容,也可以fame.name这样直接查看。 frame按照'属性提取出来的...
import pandas as pd # 创建DataFrame对象 data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': [4, 5, 6, 4, 5], 'C': [7, 8, 9, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 提取具有多个列的唯一值 unique_values = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B']) # 输出结果 print(unique_values...
unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame...
pivot_table([values, index, columns, ...]) 创建类似电子表格的数据透视表作为DataFrame。 plot PlotAccessor的别名。 pop(item) 返回项并从frame中删除。 pow(other[, axis, level, fill_value]) 对dataframe和其他对象逐元素进行指数幂运算。 prod([axis, skipna, numeric_only, min_count]) 返回请求轴...
上述代码的输出结果中,count 表示元素的个数;unique 表示不同元素的个数;top 表示出现次数最高的元素;freq 表示出现次数最高的元素的次数。当 DataFrame 对象中既有数字的列也有非数字的列,在不设置参数的情况下,describe() 会只对数字的列进行统计计算,例如: import numpy as np import pandas as pd frame =...
df_employee.特点.unique() #查看数据表的值 df_employee.values #查看列名称 df_employee.columns #查看索引 df_employee.index #转换数据类型,从float转成int #以上只能显示的时候从float 变成 int,如果要改变原数据集的值,则要这样做 #或者直接这样做 ...
data['column'].unique():显示所有的唯一值 (3) count和value_counts data['column'].count():返回非缺失值元素个数 data['column'].value_counts():返回每个元素有多少个 (4) describe和info data.info():返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型 data.describe():默认统计数值型数据的各个统计量。包...
DataFrame.count(axis = 0,level = None,numeric_only = False )功能:计算每列或每行的非NA单元格。None,NaN,NaT和numpy.inf都被视作NA参数:axis : {0或'index',1或'columns'},默认为0(行),如果为每列生成0或'索引'计数。如果为每行生成1或'列'计数。 level : int或str,可选,如果轴是MultiIndex(...