print(df['Age'].unique()) # 查看'Gender'列的唯一值 print(df['Gender'].unique()) 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的简单DataFrame。然后,我们使用unique()函数分别查看’Name’、’Age’和’Gender’列的唯一值。输出结果将显示每列中所有唯一的元素。需要注意的是,unique()函数返...
pandas 探查数据唯一列 在Pandas中,我们可以使用nunique()函数来查看数据框中每一列的唯一值数量,这个函数会返回一个序列,其中每个元素是对应列的唯一值数量。 (图片来源网络,侵删) 以下是一个简单的例子: import pandas as pd 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'...
In [10]: df = pd.DataFrame( ...: [["bar", "one"], ["bar", "two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('fo...
python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解 参数: 另请参见: 注意事项: 示例: 构造DataFrame从字典 从包含Series的字典构造DataFrame 从numpy ndarray构造DataFrame 从具有标记列的numpy ndarray构造DataFrame 从dataclass构造DataFrame 从Series/DataFrame构造DataFrame 属性: 方法: 参考链接 python pandas.DataFrame参数...
dropna()是一个Pandas库中的函数,用于从数据框(DataFrame)中删除包含缺失值(NaN)的行或列。它用于数据清洗和预处理阶段,以便去除缺失值,使数据更加规整。 ropna()函数的语法如下: DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) ...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
memory_usage() Returns the memory usage of each column merge() Merge DataFrame objects min() Returns the min of the values in the specified axis mod() Modules (find the remainder) of the values of a DataFrame mode() Returns the mode of the values in the specified axis mul() Multiplies...
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
(5)从文件生成:从文件中读取之后得到的DataFrame的每一列都是一个Series: df = pd.read_csv('Mydata.csv') s = df['my_column_name'] (5)从时间序列生成:从时间序列生成的方法也是比较常见的,我们一起来看一下: from pandas import date_range ...
>>>importpdi>>>pdi.find(s,2)'penguin'>>>pdi.findall(s,4)Index(['cat','dog'],dtype='object') 缺失值 Pandas使用者对缺失值特别关注。通常情况下,可以通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaN的DataFrame。否则,可以在构造函数或赋值运算符中使用None(尽管对于不同的数据类型,它的实现方式略有...