一、pandas.DataFrame.values 功能:获取二维表元素的值,以一个二维Numpy数组的形式返回。 df_v=df.values; print(df_v); print(type(df_v)); 结果为 [[ 1 2 3] [ 10 20 30] [100 200 300]] <class 'numpy.ndarray'> 二、pandas.DataFrame.index 功能:用于返回列索引(横向)。
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: 02 unique nunique用...
values, x=df['折扣'].value_counts().index) <AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列进行重命名、排序,...
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: 02 unique nunique用...
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 ...
在Pandas中,可以使用unique()函数来查看DataFrame某列不同类型元素的唯一值。unique()函数会返回指定列中所有唯一的元素,并按照它们在数据中出现的顺序进行排序。以下是一个简单的示例,演示如何使用unique()函数查看DataFrame某列的唯一值: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'Name': ['Alice...
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 ...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','example.com'],'visitor':['Alice','Bob','Alice'],'visits':[100,200,300]})# 使用agg函数结合nunique计算website和visitor列中唯一值的数量unique_values_agg=df.agg({'website':'...
df['B'].unique() 8、查看数据表的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.values 9、查看列名称: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.columns 10、查看前5行数据、后5行数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.head() #默认前5行数据 ...
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...