dropna：默认为 True，如果设置为 True，将忽略缺失值（NaN），只计算非缺失值的唯一值数量。以下是一些示例用法：对 Series 使用 nunique：import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, None])# 计算 Series 中的唯一值数量unique_count = data.nunique()print(unique_count...
3.18、df.rename(columns={1:'一',2:'二'}) 对列索引进行重新命名 3.19、df.reset_index() 默认将全部index转化为column 3.20、df.reset_index(level=0) 将0级索引转化为column 3.21、df.reset_index(drop=True) 删除原有索引 四、数据选择 4.1、df[['ID','姓名']] 多个列名要装入list 4.2、df.iloc...
df用两列进行分组grouby a.groupby(['v', 'd'])['c'].count() 我的要干的事情 就是把这个v当作列index,d当作行columns,之后把对应的分组的’c‘.count()放到对应的索引loc处,不存在的值用0填补。 最后得到一个以v为index, d为column的df,也可以搞成对应的矩阵matrix 第一种方法:pd.crosstab cpd =...
对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论如何它都是快速的。 最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大...
pd.DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) 一、数据表信息查看 1.查看维度:df.shape 2.查看数据格式 每一列数据的格式:df.dtypes 查看某一列数据的格式:df['列名'].dtype 3.查看数据表基本信息(列名称、数据格式、所占空间等):df.info() 4.判断数据是否是空值: 判断整个数据表数...
1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含NULL值 COUNT(条件表达式)，...
df用两列进行分组grouby a.groupby(['v','d'])['c'].count() 1. 我的要干的事情 就是把这个v当作列index,d当作行columns,之后把对应的分组的’c‘.count()放到对应的索引loc处,不存在的值用0填补。 最后得到一个以v为index, d为column的df,也可以搞成对应的矩阵matrix ...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
df[Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4: "sum"}).filter(Condition2) Group By: split - apply - combine GroupBy可以分解为三个步骤: Splitting: 把数据按主键划分为很多个小组 Applying: 对每个小组独立地使用函数 ...
data['column'].nunique():显示有多少个唯一值 data['column'].unique():显示所有的唯一值 (3) count和value_counts data['column'].count():返回非缺失值元素个数 data['column'].value_counts():返回每个元素有多少个 (4) describe和info