unique():类似于sql中的distinct isnull()/notnull():返回一个布尔型索引 order():对值进行排序。 order_value():对索引进行排序。 unstack()方法:将Series的层次索引转换成列索引,变成一个DataFrame。 replace():可以用list或dict作为参数,替换需要替换的值 str属性:Series.str后会将Series单做一个字符串的集...
values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标...
pandas.DataFrame中某列唯一值的个数:unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签...
count(): 计算DataFrame中每列的非缺失值数量。 分类:聚合函数。 优势:可以方便地计算每列的非缺失值数量,并返回一个包含数量的Series。 应用场景:适用于计算每列的有效数据数量,例如用户注册数、订单数量等。 腾讯云相关产品:无。 unique(): 返回DataFrame中每列的唯一值。
To count the unique values of each column of a dataframe, you can use the pandas dataframe nunique() function.
2 Pandas基本数据结构(Series、Dataframe) 2.1 Series 2.2 DataFrame 3 Pandas常用基本函数 (1) head和tail (2) unique和nunique (3) count和value_counts (4) describe和info (5) idxmax和nlargest (6) clip和replace (7) apply()函数 4 Pandas排序操作 (1) 索引排序 (2) 值排序 5 问题 1 Pandas文件...
1.12 遍历DataFrame 1.12.1 itertuples 按行遍历 1.12.2 iterrows 按行遍历 1.12.3 iteritems 按列遍历 2 Series 常用属性和方法 获取值 3 设置pandas打印不省略 4 pandas缺失值填充 5 python pandas 之drop()函数 6 读取文件夹所有文件(夹)的名字 ...
DataFrame对象之间的数据自动按照列和索引(行标签)对齐 任何值与空值运算,结果都是空值 6.排序1 - 按值排序 .sort_values 这是按某一列的值进行排序 同样适用于Series df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100,columns = ['a','b','c','d'])print(df1)print(df1.sort_values(['...
这个例子展示了如何计算DataFrame中所有列的唯一值数量。 4. 结合GroupBy和Unique Count GroupBy和Unique Count操作可以结合使用,以获得更深入的数据洞察。 4.1 按组计算唯一值数量 importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob','Alice'],'city':['New York','London...
01 nunique 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: ...