# Quick examples of getting unique values in columns# Example 1: Find unique values of a columnprint(df['Courses'].unique())print(df.Courses.unique())# Example 2: Convert to listprint(df.Courses.unique().tolist())# Example 3: Unique values with drop_duplicatesdf.Courses.drop_duplicates(...
To count unique values in the Pandas DataFrame column use theSeries.unique()function along with the size attribute. Theseries.unique()function returns all unique values from a column by removing duplicate values and the size attribute returns a count of unique values in a column of DataFrame. S...
灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为 Pandas 的数据格式,为后续分析做好准备。 高效数据清洗与预处理,利用fillna、unique等函数,能够快速处理缺失值、去重等数据清洗工作,为模型输入做好数据预处理。 数据融合整合,Pandas 合并方法让您能够方便地横向或纵向合并多个数据源,...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
To find unique values in multiple columns, we will use the pandas.unique() method. This method traverses over DataFrame columns and returns those values whose occurrence is not more than 1 or we can say that whose occurrence is 1.Syntax:pandas.unique(values) # or df['col'].unique() ...
import numpy as np import matplotlib.path as mpath # 数据准备 species = df['species'].unique() data = [] # 只选择数值列(排除 species 列) numeric_columns = df.columns[:-1] for s in species: data.append(df[df['species'] == s][numeric_columns].mean().values) # 将 data 列表转换...
Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。之前介绍过索引操作,现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍:主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。文章的最后,根据今天的知识介绍,给出了6个问题与2个练习,供大家学习实践。
nunique 函数是 pandas 中用于计算 DataFrame 或 Series 中唯一值的数量的函数。nunique 是 "number of unique" 的缩写，它返回一个标量值，表示唯一值的数量。以下是 nunique 函数的详细解释和用法：DataFrame/Series.nunique(axis=, dropna=True)主要参数：axis：默认为 0，用于指定计算唯一值数量的轴，0 表示...
床品件套 1360 汽车配件 1113 浴室用品 1078 家装饰品 978 厨房电器 961 卧室家具 840 电脑硬件 781 办公家具 173 Name: 商品品类, dtype: int64 收藏评论 In [14]: df_sale['商品品类'].unique()#查看数据唯一值 array(['床品件套', '厨房电器', '汽车配件', '浴室用品', '卧室家具', '电脑硬件',...
可以通过shape,size,index,values等得到series的属性 可以使用s.head(),tail()分别查看前n个和后n个值 .unique()对Series元素进行去重 s = Series(data=[1,1,2,2,3,3,3,4,5,6,7,7,8,9,9,9]) s.unique() 当索引没有对应的值时,可能出现缺失数据显示NaN(not a number)的情况 ...