参考:pandas agg distinct count 在数据分析中,经常需要对数据进行汇总统计,其中一个常见的需求是计算某些列的不重复(唯一)值的数量。Pandas库提供了强大的数据处理能力,其中agg()函数是一个非常有用的工具,可以用来执行多种统计聚合操作,包括去重计数(distinct count)。本文将详细介绍如何在Pandas中使用agg()函数来进...
01 nunique number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: 02 unique nunique用...
5、计算某列有多少个不同的值,类似sql中distinct 6、分组函数(类似sql中group by) 7、截取某字段中前5个字符(注意:前闭后开) 8、删除floor字段中的'层'字,其它内容保留。 9、agg函数—常与groupby函数连用。如:每个大陆对饮品消耗的最小值、平均值、最大值 10、在字段中对数据进行模糊匹配,类似sql中like ...
此外:可以对某个Series(例如:df["列名"])可以使用df["列名"].count()、mean()、std()、min()、median()、max()等 df.nunique(axis)->Series:返回df指定轴中不同元素的数量,类似于sql中对所有列进行:count(distinct 列名); series.unique()->Array:返回Series对象中的唯一值数组,类似于sql中 distinct ...
Python code for Pandas aggregate count distinct# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame({ 'Match Number':[2,7,13,17,21], 'Player':['Gaikwad','Gaikwad','Uthappa','Uthappa','Uthappa'], 'Score'...
实现在agg()中指定dict: print df.groupby('sex').agg({'tip': np.max,'total_bill': np.sum})# count(distinct **)print df.groupby('tip').agg({'sex': pd.Series.nunique}) as SQL中使用as修改列的别名,Pandas也支持这种修改: # first implementation ...
实现在agg()中指定dict: print df.groupby('sex').agg({'tip': np.max,'total_bill': np.sum})# count(distinct **)print df.groupby('tip').agg({'sex': pd.Series.nunique}) as SQL中使用as修改列的别名,Pandas也支持这种修改: # first implementation ...
number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: ...
df.nunique(axis)->Series:返回df指定轴中不同元素的数量,类似于sql中对所有列进行:count(distinct 列名); series.unique()->Array:返回Series对象中的唯一值数组,类似于sql中 distinct 列名,这样就不需要set(series.values.tolist())操作了。 `df["column_name"].value_counts()->Series:返回Series对象中每...
我们将使用pandas数据框架来存储数据,还将用到各种pandas函数来操作数据框架。 SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。 titanic_df [“ age”]。unique()将在此处返回唯一值的数组,因此需要使用len()来获取唯一值的计数。