基本用法 作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts 导入数据集 首先导入必...
输出结果的时候,其实L更推荐使用format()函数进行输出,这也是一种更实用的输出方式,类似上面的输出结果,我们可以用format( )进行更高级的输出: print("统计一下字符 'a' 的个数: \n{}".format(df_str.count('a'))) 等以后有空再写一篇关于输入输出的文章~ 2、count( )在列表里的使用 创建一个实验列表...
输出结果的时候,其实L更推荐使用format()函数进行输出,这也是一种更实用的输出方式,类似上面的输出结果,我们可以用format( )进行更高级的输出: print("统计一下字符 'a' 的个数: \n{}".format(df_str.count('a'))) 等以后有空再写一篇关于输入输出的文章~ 2、count( )在列表里的使用 创建一个实验列表...
2常用的统计函数包括: 3 count() 统计个数,空值NaN不计算 4 describe() 一次性输出多个统计指标,包括:count,mean,std,min,max 等 5 min() 最小值 6 max() 最大值 7 sum() 总和 8 mean() 平均值 9 median() 中位数10 var() 方差11 std() 标准差12 argmin() 统计最小值的索引位置13 argmax...
of lists dict = {'A':[1, 4, 6, 9], 'B':[np.NaN, 5, 8, np.NaN], 'C':[7, 3, np.NaN, 2], 'D':[1, np.NaN, np.NaN, np.NaN]} # creating dataframe from the # dictionary data = pd.DataFrame(dict) # total count of NaN values print(data.isnull().sum().sum())...
To count NaN values in Pandas DataFrame: (1) Under a single DataFrame column: Copy df["column name"].isna().sum() (2) Under an entire DataFrame: Copy df.isna().sum().sum() (3) Across a single DataFrame row: Copy df.loc[[index value]].isna().sum().sum() ...
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下 pd.value_counts(values,sort=True,#是否排序,默认是要排序ascending=False,#默认降序排列normalize=False,#标准化、转化成百分比形式...
作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts 导入数据集 首先导入必要的库和数据集,这是每个数据分析流程的基本步骤。
作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts 导入数据集 首先导入必要的库和数据集,这是每个数据分析流程的基本步骤。
2. 统计数量 .count() →统计非Na值的数量 按照列进行计算 可以通过索引单独统计一列 3. 其他同理 求和: df.sum() 求最大最小值: df.min() / df.max() 求中位数: df.median() 求标准差,方差: df.std() / df.var() 去重.duplicated() ...