使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
Pandas - 从多列中寻找唯一值 在这篇文章中,我们将讨论从Pandas DataFrame的多列获取唯一值的各种方法。 方法1:使用pandas Unique()和Concat()方法 Pandas系列又名列,有一个unique()方法,可以从一列中只过滤出唯一的值。第一个输出只显示了唯一的FirstNames。我们可
data={'name':['Tom','Nick','John','Tom'],'age':[20,21,19,20]}df=pd.DataFrame(data)print(df['name'].unique()) Python Copy Output: 在这个示例中,我们首先创建了一个包含两列的数据框,然后使用unique()函数查看’name’列中的唯一值。 2. 使用pandas的nunique()函数 除了unique()函数,pand...
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。...
建立DataFrame，变量名为dfname1=Series(['孙六','候七'])sex1=Series(['男','女'])age1=Series([19,17])df1=DataFrame({'姓名':name1,'性别':sex1,'年龄':age1})# 建立DataFrame，变量名为df1df=df.append(df1,ignore_index=True)# 将对df1追加到df后面，参数ignore_index=True表示重新索引print...
print(s.sort_values(by='年龄', ascending=False)) # 默认升序 print(s.sort_values(by='性别')) ''' ''' 这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。 字典的“键”("name","marks","price")就是 DataFrame 的 columns 的值(名称), ...
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的...
由于某些原因,Series没有一个漂亮的富文本外观,所以与DataFrame相比,看似比较低级: 这里对Series进行稍加修饰,使其看起来更好,如下图所示: 竖线意味着这是一个Series,而不是一个DataFrame。 也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames: ...
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 ...
DataFrame(pd.read_excel(path,sheet_name='Left',header=1,converters={ 'A': str})) # converters={'A': str} 设置A列格式为文本 data.index # 查看索引 data.values # 查看数值 data.sort_index() # 按索引排序 data.sort_values() # 按数值排序 data.head( 5 ) # 查看前5行data.tail( 3 ...