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
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。...
在Pandas中,DataFrame是一种二维的表格型数据结构,可以存储不同类型的数据,并且每一列可以有不同的数据类型。 要计算DataFrame中每一列的唯一值,可以使用Pandas中的unique()方法。该方法返回一个包含列中唯一值的数组,且按照出现的顺序进行排序。 下面是一个示例代码,展示如何计算DataFrame每一列的唯一值: 代码语言:...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') unique_values = df['column_name'].unique() print(unique_values) value_counts() - 用于获取DataFrame中某一列的值出现次数。 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') value_counts = df['column_name'].value_counts() print(...
要取得pandas中某一列数据的所有去重之后的值,可以使用unique()函数。例如,要取得DataFrame中的column_name列的所有去重之后的值,可以使用以下代码: unique_values = df['column_name'].unique() unique()函数会返回一个numpy数组,其中包含了所有去重之后的值。如果想要将该数组转换为列表,可以使用tolist()函数。例...
一、pandas.DataFrame.values 功能:获取二维表元素的值,以一个二维Numpy数组的形式返回。 df_v=df.values;print(df_v);print(type(df_v)); 结果为 [[123][102030][100200300]]<class'numpy.ndarray'> 二、pandas.DataFrame.index 功能:用于返回列索引(横向)。
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), ...
print(df1 + df2) DataFrame对象之间的数据自动按照列和索引(行标签)对齐 任何值与空值运算,结果都是空值 6.排序1 - 按值排序 .sort_values 这是按某一列的值进行排序 同样适用于Series df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100,columns = ['a','b','c','d'])print(df1)print(...
DataFrame分为行索引和列索引,默认情况下是从0开始,也可以自定义索引,添加行索引使用 index ,添加列索引使用 columns ,此操作称“重置行列索引值”。 importpandasaspd importnumpyasnp t1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4))) print(t1)