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...
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。 如何取得pandas中为空的行 可以使用...
sort_values(ascending=False).head(10) Out[83]: INSTNM Dewey University-Manati 1.0 Yeshiva and Kollel Harbotzas Torah 1.0 Mr Leon's School of Hair Design-Lewiston 1.0 Dewey University-Bayamon 1.0 ... Monteclaro Escuela de Hoteleria y Artes Culinarias 1.0 Yeshiva Shaar Hatorah 1.0 Bais ...
explode(column[, ignore_index])将列表的每个元素转换为行，复制索引值。ffill(*[, axis, inplace, ...
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...
n_unique().alias("unique"), pl.approx_n_unique("names").alias("unique_approx"), ) print(df_alias) df_conditional = df.select( pl.col("nrs"), pl.when(pl.col("nrs") > 2) .then(pl.lit(True)) .otherwise(pl.lit(False)) .alias("conditional"), ) print(df_conditional) ...
The number of unique values in each column of a DataFrame is returned by this method. In addition, this method can be used to determine the number of unique values inside a single column or throughout the entire DataFrame. Example:
(2) unique和nunique data['column'].nunique():显示有多少个唯一值 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
#clear column 3 to 4 for i in df2["Item"].unique(): for x in range(3, len(df2.columns)): YCount =(df["Item" == i].df.iloc[:,x] == 'Y').sum() #count number of Y corresponding to the item NCount =(df["Item" == i].df.iloc[:,x] == 'N').sum() #count numb...
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...