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...
We can count the NaN values in Pandas DataFrame using the isna() function and with the sum() function. NaN stands for Not A Number and is
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())...
二、观察数据集信息 #观察数据前几行df.head()#观察数据整体信息,包括数据维度、列名称、数据格式和所占空间等信息df.info()#观察数据维度df.shape#观察数据元素类型df.dtype#描述性统计 df.describe()对于对象类型数据,如字符串或时间戳,结果的指数将包括count、unique、top和freq(最常见的值出现的频次);时间戳...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
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() ...
1df.values 1. 2、使用DataFrame中的as_matrix()方法 1df.as_matrix() 1. 3、使用Numpy中的array方法 1np.array(df) 1. pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna(value = None,method = None,axis = None,inplace = False,limit = None,downcast = None,** kwargs ) ...
除了数NaN值的数量之外,我们还可以采用相反的方式,我们可以数非 NaN 值的数量。为此,我们可以使用.count()方法,如下所示: print()print('Number of non-NaN values in the columns of our DataFrame:\n', store_items.count()) Number of non-NaN values in the columns of our DataFrame: ...
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...