Count Distinct操作经常与GroupBy结合使用,以计算每个组内的不重复值数量: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],'product':['X','Y','Z','X','Y','X','Z'],'customer':['C1','C2','C3','C1','C2','C4','C3']}df=pd.DataFrame(dat...
方法一: 多重groupby,较为麻烦 首先利用groupby求出每个月中商家提交订单数 data1 =data.groupby(['month','merchant']).size() data1.head() month merchant 一月122401241125692772dtype:int64 重建索引 data1.reset_index().head() 将重建索引的生成的dataFrame再次groupby data1.reset_index().groupby('month...
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)result=df.a...
Pandas是Python中一个强大的数据处理库,提供了灵活且高效的数据结构和数据分析工具。其中的groupby()函数可用于根据某个标准将数据进行分组,sum()函数用于计算分组后某个列的和,count()函数用于计算每个组中非空元素的数量。 在使用groupby()函数时,需要先创建一个DataFrame对象,并指定要进行分组的列。然后可以使用sum...
相当于SQL语句中distinct,以及EXCEL中删除重复项,查看每个选项有多少个元素 提供以下四种办法:value_counts、size、groupby、groupby...agg 新建dataframe样例: import pandas as pd df= pd.DataFrame([["地区1", 20, 12, 11], ["地区2", 20, 12, 11], ["地区3", 90, 30, 11], ["地区2", 90, ...
inplace ,Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改,默认为False,返回一个新的Dataframe;若为True,不创建新的对象,直接对原始对象进行修改。 GROUP BY(数据分组) groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组,应用一些函数(通常是聚合),然后将这些组组合在...
inplace ,Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改,默认为False,返回一个新的Dataframe;若为True,不创建新的对象,直接对原始对象进行修改。 GROUP BY(数据分组) groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组,应用一些函数(通常是聚合),然后将这些组组合在...
同样的方法可以写出df_value_max(df)、df_value_min(df)、 df_value_min(df) df_value_avg(df)等;如果需要对除a外的所有列进行分组求和操作,可以用df.groupby('a').sum(),会输出一个DataFrame。 去重的数据透视表计数 另外还有一个很重要的需求是统计某列不重复元素的计数,这个用数据透视表是不能直接算...
对于Pandas中的Series，nunique、unique和value_counts是基础的聚合统计函数。接下来，我们将探索适用于DataFrame的两个函数：groupby和pivot_table。groupby函数类似于SQL中的group by，用于实现分组聚合统计。通过指定分组依据，我们可以轻松计算各门课程的平均分、各班的平均分等。不仅如此，groupby的强大之处...
dataframe pandas 常用函数 ###获取数据长度len(df)##获取数据的行数和列数nrow,ncol=df.shape##查看部分数据df.head(5)##查看数据格式df.dtype## 获得数据indexdf.index##获取数据列名df.columns##获取数据矩阵df.values##获取数据基础统计量df.describe()...