'two','one','three'],'C':['small','large','large','small','small','large','small','small'],'D':[1,2,2,3,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 使用agg()对多列进行去重计数result=df.agg({'A':'nunique','B'
Python code for Pandas aggregate count distinct# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame({ 'Match Number':[2,7,13,17,21], 'Player':['Gaikwad','Gaikwad','Uthappa','Uthappa','Uthappa'], 'Score'...
Pandas没有直接的count_distinct函数,但我们可以通过组合其他函数来实现这个功能: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],'product':['X','Y','Z','X','Y','X','Z']}df=pd.DataFrame(data)# 计算product列的不重复值数量distinct_count=df['produ...
number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: 02 unique nunique用于统计唯一值...
agg(F.countDistinct("CODE").alias("tests_count")) 顺带一句,pyspark 跑出的sql 结果集合,使用toPandas() 转换为pandas 的dataframe 之后只要通过引入matplotlib, 就能完成一个简单的可视化demo 了。 样例数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 d2 = pd.DataFrame({ 'label': [1,2,3...
方法一: 多重groupby,较为麻烦 首先利用groupby求出每个月中商家提交订单数 data1 =data.groupby(['month','merchant']).size() data1.head() month merchant 一月122401241125692772dtype:int64 重建索引 data1.reset_index().head() 将重建索引的生成的dataFrame再次groupby ...
相当于SQL语句中distinct,以及EXCEL中删除重复项,查看每个选项有多少个元素 提供以下四种办法:value_counts、size、groupby、groupby...agg 新建dataframe样例: import pandas as pd df= pd.DataFrame([["地区1", 20, 12, 11], ["地区2", 20, 12, 11], ["地区3", 90, 30, 11], ["地区2", 90, ...
agg(['sum', 'median', 'count']) 数据合并 # 合并拼接行 #将df2中的行添加到df1的尾部 df1.append(df2) # 指定列合并成一个新表新列 ndf = (df['提名1'] .append(df['提名2'], ignore_index=True) .append(df['提名3'], ignore_index=True)) ndf = pd.DataFrame(ndf, columns=(['...
Series/DataFrame.empty()->Ture or False.Note:如果 Series/DataFrame 仅包含 NaN,它仍然不被视为空,所谓空表就是只有列标签(行标签),没有任何数据,Nan也没有。 这些操作对Dataframe与Series都可以用,需要注意的是Series没有axis. 2、缺失值: 检查: ...
import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',MongoDB数据库去重 查询: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},count:{$sum:1} }}, {$match:{count:{$gt:1}}} ...