In the above example, thenunique()function returns a pandas Series with counts of distinct values in each column. Note that, for theDepartmentcolumn we only have two distinct values as thenunique()function, by default, ignores all NaN values. 2. Count of unique values in each row You can ...
"two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two')], names=['first', 'second']) 作...
for i in data: # 遍历数据集中的每一列 if pd.api.types.is_object_dtype(data[i]): # 如果是object类型的数据,则执行下方代码 data[i]=data[i].str.strip() # 去除空格data['origin'].unique() # 验证一下 输出结果:array([‘China’, ‘America’, ‘Thailand’, ‘america’, ‘Japan’], ...
c twod twoe threedtype: object one 2three 1two 2dtype: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2.5 通过函数分组 比如这里按照len(字母长度)分组 df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns = ['a','b','c','d'], index = ['abc','bcd','aa'...
如果设置了DataFrame的index和columns的name属性,则这些信息也会被显示出来: In [72]: frame3.index.name = 'year'; frame3.columns.name = 'state' In [73]: frame3 Out[73]: state Nevada Ohio year 2000 NaN 1.5 2001 2.4 1.7 2002 2.9 3.6 跟Series一样,values属性也会以二维ndarray的形式返回Data...
DataFrame的基础属性有values、index、columns、dtypes、ndim和shape,分别可以获取DataFrame的元素、索引、列名、类型、维度和形状 4.2.1 重建索引 索引对象是无法修改的,因此,重新索引是指对索引重新排序而不是重新命名,如果某个索引值不存在的话,会引入缺失值。
Python program to get unique values from multiple columns in a pandas groupby # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'A':[10,10,10,20,20,20],'B':['a','a','b','c','c','b'],'C':['b','d','d','f','e...
Getting value counts for multiple columns at once For this purpose, we will use the pandasapply()method inside which we will use the seriesvalue_counts()method. This method returns a Series that contain counts of unique values. Let us understand with the help of an example, ...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...
(data, dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())) In [11]: ser_ad.dtype == ser_sd.dtype Out[11]: False In [12]: ser_sd.str.contains("a") Out[12]: 0 True 1 False 2 False dtype: boolean In [13]: ser_ad.str.contains("a") Out[13]: 0 True 1 False 2 False dtype: bool[...