To count the unique values of each column of a dataframe, you can use the pandas dataframenunique()function. The following is the syntax: counts = df.nunique() Here,dfis the dataframe for which you want to know
包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引
# 进行字符串分割 temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]] # 获取电影的分类 genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) # 增加新的列,创建全为0的dataframe temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list) 2...
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...
Python program to count by unique pair of columns in pandas# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = { 'id': ['192', '192', '168', '168'], 'user': ['a', 'a', 'b', 'b'] } # Creating a ...
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），...
首先是 .unique() 方法。比如在下面这个 DataFrame 里,查找 col2 列中所有不重复的值: 除了列出所有不重复的值,我们还能用 .nunique() 方法,获取所有不重复值的个数: 此外,还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数: apply() 方法 ...
(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
语法-df['your_column'].value_counts() 我们将从我们的数据框中获取Course_difficulty列的计数。 # count of all unique values for the column course_difficultydf['course_difficulty'].value_counts() value_counts函数的基本用法 该value_counts函数以降序返回给定索引中所有唯一值的计数,不包含任何空值。我们...
unique():唯一,去重(只能用于Series一维数组) # DataFrame没有unique属性,Series调用unique df["Python"].unique()array([0, 7, 6, 2]) df.query:按条件查询 # 找到Python列中等于6的所有行 df.query("Python == 6") PythonNumPyPandas C 6 1 5 E 6 6 7 df.query("Python > 6") PythonNumPyPand...