pandas 中 dataframe...size 跟 count 的区别:size 计数时包含 NaN 值,而 count 不包含 NaN值 In [10]: df = pd.DataFrame({"Name":["Alice", "Bob"...对应 "B" 列的值分别是 "one","NaN","NaN",由于 count() 计数时不包括NaN值,因此 {'group1':'A', 'group2':'C'} 的 count 计...
上述代码中,我们首先创建了一个DataFrame示例数据,包含了姓名、年龄、城市和薪水四个列。然后,我们使用df['Age'] > 30条件筛选出年龄大于30的数据,并使用groupby('Name')按照姓名进行分组。最后,使用count函数统计每个分组中满足条件的数量。 对于pandas条件group by和count值的应用场景,可以用于数据分析、数据挖掘、...
3.1 基本的count使用 importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Alice','Bob'],'age':[25,30,None,40,25,31],'city':['New York','London','Paris',None,'New York','London']}df=pd.DataFrame(data)# 计算每列非空值的数量counts=df.count()print(coun...
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...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df) #根据制造商分组 group_df = df.groupby(by='制造商') print(group_df)【注:分组后的结果是一个DataFrameGroupBy对象,可以用list()转化后查看】 ...
# 通过分组后的计算,得到一个新的dataframe # 默认axis = 0,以行来分组 # 可单个或多个([])列分组#按A列分组求出A,B列的个数grouped = df.groupby(["A"])n = grouped.agg({"A": ["count", pd.Series.unique], "B": pd.Series.nunique})print(n) 分组- 可迭代对象 1 2 3 4 5 6 ...
分组后，可应用函数计算统计量（如计数、均值等），返回结果为DataFrame，便于后续绘图、表处理，如gp.count()。绘图示例：gp.count().plot.bar('col3')Apply函数示例：使用DataFrame.groupby对特定列进行操作。Filter函数示例：根据条件筛选样本子集。详细解析官方案例：构造数据集，基于特定列进行分组计算...
>> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby('price').count()>1 price = a[a['cnt'] == True].index repeat_df = df[df['price'].isin(price)] >>duplicated()方法判断 1. 判断dataframe数据某列是否重复 flag = df.price.duplicated() ...
for循环可以直接遍历每个group 1)遍历单个列聚合的分组 可以获取单个分组的数据 2)遍历多个列聚合的分组 可以直接查询group后的某几列,生成Series或者子DataFrame 3实例分组探索天气数据 实验数据 1)查看每个月的最高温度 2)查看每个月的最高温度、最低温度、平均空气质量指数 ...
Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) ...