对于对df中的唯一值执行分组计数的有效方法,可以使用pandas库中的groupby()和nunique()函数结合使用。 首先,使用groupby()函数将数据按照唯一值进行分组,然后使用nunique()函数计算每个组的唯一值数量。 以下是完善且全面的答案: 对于对df中的唯一值执行分组计数的有效方法,可以使用pandas库中的groupby()和nunique...
# 检查数据类型 print(df.dtypes) # 去重计数 unique_count = df.groupby('A')['C'].nunique().reset_index(name='unique_count') print(unique_count) 参考链接 pandas groupby 文档 pandas nunique 文档 通过以上方法,可以有效地处理具有重复值的 pandas DataFrame 的计数问题。 相关搜索: Groupby值计数-...
1.统计每一列数据中非空的数量 df.count() 2.按某字段对所有的列进行汇总计数 df.groupby('字段').count() 3.按某字段对某列进行汇总计数 df.groupby('字段')['列名'].count() 4.按两个字段对某列进行汇总计数 df.groupby(['字段1','字段2'])['列名'].count() 5.按某字段进行分类计算某列的...
df_concat=pd.concat([df,cats],axis=1,ignore_index=True) df_group=df_concat[7].groupby([df_concat[0],df_concat[6],df_concat[7]]) df_fum=df_group.agg('count') 四、缺失值处理 1、缺失值统计 1)显示有缺失值的行 df[df.isnull().values==True] #显示有缺失值的行 2)增加一列,显示...
print(df['month'].unique()) #输出month列唯一值print(df['month'].value_counts()) #输出month列各变量出现频数 1. 2)分段统计 bins=[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]group_names=['0-10','10-20','20-30','30-40','40-50','50-60','60-70','70-80','80-90','90-100'...
nunique()))print("===(2)===")df1 = df[df.交易额==df.交易额.max()]print(df1)#回答问题print("这笔交易是哪个柜台完成的:"+df1['柜台'].values)print("完成这笔交易的营业员工号是:"+str(df1['工号'].values))print("最大交易额数值为:"+str(df1['交易额'].values))print("===(3...
127、df.groupby(‘客户分类’,’区域分类’)[‘ID’].sum()#多列分类后ID求和运算 128、df[‘ID’]#DataFrame取出一列就是Series类型 129、df.groupby(df[‘ID’]).sum() 相当于 df.groupby(‘ID’).sum() 130、df.groupby(‘客户分类’).aggregate([‘sum’,’count’]# aggregate可实现多种汇总方...
If I'm trying to group data by a value within a specific column and count the number of items with that value, when does it make sense to use df.groupby('colA').count() and when does it make sense to use df['colA'].value_counts() ?python...
1. dt.count() count() 方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置 data['name'].count 2. dt.unique() 统计list中的不同值,返回的是array data['name'].unique() 3. dt.nunique() 可直接统计dataframe中每列的不同值的个数,返回的是不同值的个数...