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...
'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()进行去重计数result=df.agg({'A':'nunique','B':'nunique
pandas count distinct 在Python的数据分析库pandas中,count_distinct()函数是一个非常有用的工具,它可以帮助我们计算数据框(DataFrame)或序列(Series)中不同值的数量,这个函数对于处理和分析数据非常有用,特别是在我们需要找出数据集中的唯一值或者需要对数据进行去重操作时。 (图片来源网络,侵删) 基本用法 count_dis...
在SQL中,过滤是通过WHERE子句完成的: 在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: 在where子句中常常会搭配and, or, in, not关键词,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: 在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: DISTINCT(数据去...
###统计查询 ###聚合函数 df['c'].max() df['c'].min() df['c'].count() df['c'].nunique() ###count distinct df['c'].mean() df['c'].sum() df['c'].cumsum() ##累加和 df['c'].apply(lambda x :func(x)) ##自定义函数 df.apply(lambda row :func(row),axis=1) ##...
pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 .dataframe tbody tr th:only of type { vertical align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical
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: ...
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...
查看全部数据,pandas中直接打印dataframe对象即可,此处是order_data。而在SQL中,需要执行的语句是select * from t_order;表示从t_order表中查询全部的数据,*号表示查询所有的字段。结果如下:(点击图片可以查看大图) 如果只想查看前10行数据呢。pandas可以调用head(n)方法,n是行数。MySQL可以使用limit n,n同样表示...
要计算SQL中不同值的数量,我们可以将COUNT aggregator装给distinct。 %%sql select count(distinct level) from employee; * sqlite:// Done. count(distinct level) 4 #23重命名列 Pandas 我们可以使用df.rename(),如下所示: df.rename(columns = {"salary":"Employee_Salary"}).head() ...