builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25, "New York"), ("Bob", 30, "London"), ("Alice", 25, "New York")] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "City"]) # 显示两个列之间的唯一值 unique_values = df.select("Name", "City").distinct() ...
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...
使用pandas库中的unique()方法可以获取dataframe列中的唯一值,然后可以将这些唯一值转换为列表。 下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd...
二、DataFrame 1、创建DataFrame 1) 创建DataFrame的通用函数: df = pd.DataFrame(values,index,columns) pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz']) pd.dataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['bj...
To solve the errorattributeerror: 'dataframe' object has no attribute 'unique', you have to replace theunique()method with an appropriate one. Here are some alternative methods you can use as a replacement for theunique()method to get unique values from a DataFrame: ...
Series是一种一维的数组型对象,它包含了一个值序列(values)和数据标签(index)。 DataFrame表示的是矩阵数据表。每一列可以是不同的数据类型。既有行索引(index),也有列索引(columns)。 import pandas as pd import numpy as np 1. 2. (一)Series生成 ...
print(m1,type(m1)) print('单独统计一列:',df['key2'].mean()) print('---') # np.nan :空值 # .mean()计算均值 # 只统计数字列 # 可以通过索引单独统计一列 m2= df.mean(axis=1) print(m2) print('---') # axis参数:默认为0,以列来计算,axis=1,以行来计算,这里就按照行来汇总了 ...
# print l1.values # print l1.index print l1['d'] print l1[['g','k','b']] 1. 2. 3. 4. 5. OUT 1 g 3 k 4 b 2 dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 2.1 说了上面那么多,那么相比于numpy,这种数据究竟有什么不一样的优势呢?——它能在数据计算后保持数据的关联性。
nunique() Returns the number of unique values in the specified axis pct_change() Returns the percentage change between the previous and the current value pipe() Apply a function to the DataFrame pivot() Re-shape the DataFrame pivot_table() Create a spreadsheet pivot table as a DataFrame pop...
只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。 官方文档中推荐用df.to_numpy()代替。 三种将DataFrame转化为ndarray的方法: #假设df是一个DataFrame#df→ndarraydf_array=df.values df_array=df.to_numpy() df_array=np.array(df) 2.5.4、检查DataFrame是否为空:empty ...