importpandasaspd data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':[1,2,3,4,5,6,7,8],'D':[2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)result=df.agg({'A':pd.Series.nunique,'B'...
3.2 结合GroupBy的Unique Count 我们可以将Unique Count操作与GroupBy结合使用: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'city':['New York','London','Paris','London','Paris'],'product':['A','B','C','B','A']}df=pd.DataFrame(data)# 按na...
4. 使用agg和nunique处理更复杂的数据结构 在处理更复杂的数据结构时,如分组数据(grouped data),agg和nunique的组合尤其有用。 示例代码 4:在分组数据上使用agg和nunique importpandasaspd data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','t...
unique_counts = df.nunique() print(unique_counts) 输出: A 4 B 4 dtype: int64 在这个示例中,nunique函数对 DataFrame 中的每列计算了唯一值的数量,分别是列 'A' 中的4个唯一值和列 'B' 中的4个唯一值。 nunique函数在数据清理、探索性数据分析以及数据统计中经常被用到,它可以帮助您了解数据中不...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
根据分组的某些属性筛选数据sum：计算分组的总和mean：计算分组的平均值median：计算分组的中位数min和 max：计算分组的最小值和最大值count：计算分组中非NA值的数量size：计算分组的大小std和 var：计算分组的标准差和方差describe：生成分组的描述性统计摘要first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素nunique...
4.1 聚合 aggregation (agg) 内置聚合函数 在介绍agg之前,首先要了解一些直接定义在groupby对象的聚合函数,因为它的速度基本都会经过内部的优化,使用功能时应当优先考虑。 包括如下函数: max/min/mean/median/count/ all/any/idxmax/idxmin/ mad/nunique/skew/quantile/ ...
count:计算分组中非NA值的数量 size:计算分组的大小 std和 var:计算分组的标准差和方差 describe:生成分组的描述性统计摘要 first和 last:获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique:计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod:计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 ...