int k) { int count=0; if(n%10>=k) count++; for(int i=10;i<=n;i*=10){ cou...
pivot 方法可以将长表转宽表,即树形数据转为表格型数据。 df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot 其实就是用 set_index 创建层次化索引,再用 unstack 重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求, groupby 方法可以用...
>>>df.shape[0] - df['b'].count 2 5.输出指定行缺失值数量 >>>df.shape[1] - df.iloc[3].count 2 定位缺失值位置 通过下面的方式可以快速定位缺失值的行列信息。 forcolindf.columns: ifdf[col].count != len(df): row = df[df[col].isnull.values==True].index[0] print(f'第{row}...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 自定义函数,将A、B列的值相加 def sum_values(row): return row['A'] + row['B'] # 使用apply函数将A、B列的值汇总到新列Sum中 d...
df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}).sort_values(by=['销售额'],ascending=False).reset_index().groupby('区域').first() #代码分解: #1)分组并排序 df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],gr...
values:指定需要聚合的字段 index:指定某些原始变量作为行索引 columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值,默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总,默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列 margins_name:默认行汇总或列汇总的名称为'All' ...
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) # 按照数据框的列col1升序,col2降序的方式对数据框df做排序 df.groupby(col) # 按照某列对数据框df做分组 df.groupby([col1,col2]) # 按照列col1和col2对数据框df做分组 df.groupby(col1)[col2].mean() # 按照列col1对数据框df做分组处理...
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...
该错误意味着您的数据帧中没有data_type列,因为您错过了此步骤 from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(df.index.values, df.label.values, test_size=0.15, random_state=42, stratify=df.label.values)df['data_type'] = ['not_...
取前10条记录,构建数据透视表,统计每天就诊的不同性别的病人总数,缺失值填0。若前10条记录保存在数据框df中,实现上述功能的代码为:df.___(values=___, index=___, columns=___, aggfunc=___, fill_value=___)上传代码文件sy9_4.py 相关知识点: 试题来源: 解析 (1...