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...
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...
Python Copy Output: 示例4:全DataFrame去重计数 importpandasaspd data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':[1,2,3,4,5,6,7,8],'D':[2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)...
如果要获取整个DataFrame中多个列的唯一计数,可以使用df.nunique()。 此外,还可以使用value_counts()函数获取每个唯一值的计数。例如,df['列名'].value_counts()将返回每个唯一值及其计数。 示例代码: 示例代码: 使用SQL: 首先,连接到数据库并选择相应的表。 对于SQL,可以使用COUNT(DISTINCT 列名)来获取唯一计数。
对于DataFrame,有一些固有属性: SQL VS Pandas SELECT(数据选择) 在SQL中,选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): 在Pandas中,选择不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下: loc,基于列label,可选取特定行(根据行index)
###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: 02 unique nunique用于统计唯一值...
subset,为选定的列做distinct,默认为所有列; keep,值选项{'first', 'last', False},保留重复元素中的第一个、最后一个,或全部删除; inplace ,默认为False,返回一个新的dataframe;若为True,则返回去重后的原dataframe group group一般会配合合计函数(Aggregate functions)使用,比如:count、avg等。Pandas对合计函数...
Pandas: FULL JOIN SQL: Pandas: ORDER(数据排序) SQL: Pandas: UPDATE(数据更新) SQL: Pandas: DELETE(数据删除) SQL: Pandas: 总结: 本文从Pandas里面基本数据结构Dataframe的固定属性开始介绍,对比了做数据分析过程中的一些常用SQL语句的Pandas实现。