df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组,然后对分组...
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 =...
count() 计算的是 value(数值); size() 计算的是 size(个数) 我们有以下表: size() age = df.groupby(by='Nation').size().reset_index() age 可以发现,size()计数的是记录的条数,即每个nation对应有多少条 count() count= df_try.groupby(by='Nation').count().reset_index()count 可以发现,cou...
(2) unique和nunique 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 data.info():返回有哪些列、有多少非缺...
Given a DataFrame, we need to create a column called count which consist the value_count of the corresponding column value. By Pranit Sharma Last updated : September 18, 2023 Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside...
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)输出：5在这个示例中，nunique 函数计算了 Series 中的唯一值数量，忽略了缺失值（None），...
根据索引(index)、列(column)(values)值), 对原有DataFrame(数据框)进行变形重塑,俗称长表转宽表 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( { '姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四'], '科目': ['语文', '数学', '英语', '语文', '数学', '英语...
by_column.sum() 5.按照Series分组:axis=1按照列进行分组 6.按照函数分组:df.groupby(len).sum() #按照index的字母长度分组 7.多函数计算:.agg(['',''或np.xx]): df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]) df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2:':np.sum}) #通过dict...
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 ...
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...