在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列
df.values⇒ 返回的是 numpy 下的多维数组; df.column_name.values⇒ 返回的也是 numpy 下的数组类型; df.dtypes:返回的是各个属性列的类型; df.select_dtypes([np.object]),df.select_dypes([bool]) 简单数据统计 统计某一属性可能的取值:df.column_name.unique() 统计出现的次数:df.column_name.value...
isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值...unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of u...
nunique([axis, dropna])计算指定轴上的唯一元素数量。pad(*[, axis, inplace, limit, downcast])...
ffill(*[, axis, inplace, limit, downcast])通过将最后一个有效观察值传播到下一个有效观察值来填充...
index.is_unique) #输出:series中Index各元素是否唯一:True 2. 常用方法 Index对象的常用方法及其说明如下所示。 append:连接另一个Index对象,产生一个新的Index difference:计算两个Index对象的差集,得到一个新的Index intersection:计算两个Index对象的交集 union:计算两个Index对象的并集 isin:计算一个Index是否...
unique_values = df['column_name'].unique() 1. unique()函数会返回一个numpy数组,其中包含了所有去重之后的值。如果想要将该数组转换为列表,可以使用tolist()函数。例如: unique_values_list = df['column_name'].unique().tolist() 1. 以上内容希望能对你有所帮助。
值:values(numpy的二维数组) 1、DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每一列。 此外,DataFrame会自动加上每一行的索引(和Series一样)。 同Series一样,若传入的列与字典的键不匹配,则相应的值为NaN。
(31.1)unique() :唯一,去重 (31.2)df.query:按条件查询 032,异常值检测和过滤3 (32.1)df.sort_values():根据值排序;df.sort_index():根据索引排序 重新创建数据 035,常用聚合函数(count,max,min,median,sum,mean) 038,数据分组聚合 数据聚合是数据处理的最后一步,通常是要使每一个数组生成一个单个的数值...
df.drop(columns=[‘choose’], inplace=True) 删除列 4.dropna dropna()是一个Pandas库中的函数,用于从数据框(DataFrame)中删除包含缺失值(NaN)的行或列。它用于数据清洗和预处理阶段,以便去除缺失值,使数据更加规整。 ropna()函数的语法如下: DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset...