[1, 2, 4, 5, 7, 8] list sort_values()是另一个对 DataFrame 进行排序的灵活选项。在这里，...
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()函数返回的是指定列中所有唯一的元素,而不是所有列中唯一的元素。...
DataFrame函数常用的参数及其说明如下所示。 data:接收ndarray,dict,list或DataFrame。表示输入数据。默认为None index:接收Index,ndarray。表示索引。默认为None columns:接收Index,ndarray。表示列标签(列名)。默认为None 创建DataFrame的方法有很多,常见的一种是传入一个由等长list或ndarray组成的dict。若没有传入columns...
1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值:values pandas.Series取出索引:index pandas.Series类似于numpy.ndarry的性能 pandas.Series通过索引值取值 pandas.Series类似字典(dict)的性能 3、pandas数据结构之-DataFrame DataFame创建 pandas.DataFrame中取列操作 pandas.DataF...
数据管理 演示数据集 # Create a dataframe import pandas as pd import numpy as np raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', np.nan, np
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 ...
灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为 Pandas 的数据格式,为后续分析做好准备。 高效数据清洗与预处理,利用fillna、unique等函数,能够快速处理缺失值、去重等数据清洗工作,为模型输入做好数据预处理。 数据融合整合,Pandas 合并方法让您能够方便地横向或纵向合并多个数据源,...
df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 或者 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd from collections import namedtuple Item = namedtuple('Item', 'reply pv') items = [] with codecs.open('rep...
第Pandas中的unique()和nunique()区别详解Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单,都是求Series或Pandas中的不同值。而unique()方法返回的是去重之后的不同值,而nunique()方法则直接放回不同值的个数。 具体如下: 如果Series或DataFrame中没有None值,则...
应该是“看作” DataFrame的一列,然后将其分组. wlist = ['w','w','y','w','y'] df.groupby(wlist).sum() 4)按字典分组 如果原始的DataFrame中的分组信息很难确定或不存在,可以通过字典结构,定义分组信息。 df=pd.DataFrame(np.random.normal(size=(6,5)),index= ['a','b','c','A','B...