df = pd.DataFrame({'FirstName': ['Arun', 'Navneet', 'Shilpa', 'Prateek', 'Pyare', 'Prateek'], 'LastName': ['Singh', 'Yadav', 'Yadav', 'Shukla', 'Lal', 'Mishra'], 'Age': [26, 25, 25, 27, 28, 30]}) # To get unique values in 1 series/column print(f"Unique FN: ...
stack()函数,可以将DataFrame的列转化成行,原来的列索引成为行的层次索引。(stack和unstack方法是两个互逆的方法,可以用来进行Series和DataFrame之间的转换) duplicated():返回一个布尔型Series,表示各行是否重复。 drop_duplicates():返回一个移除了重复行后的DataFrame pct_change():Series也有这个函数,这个函数用来计...
在pandas中,可以使用unique()方法来获取DataFrame中某一列的唯一值。该方法返回一个包含唯一值的一维数组,可以用于查找数据中的不重复项。 使用方法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1, 2, 3, 4, 5], 'C': [1, 2...
例如,假设要获取每个分组中的唯一值并存储在新的 DataFrame 中,可以使用以下代码:unique_values_df = grouped.apply(lambda x: x['Column_Name'].unique())其中,Column_Name 是要获取唯一值的列名。 最后,可以将结果保存到新的 DataFrame 中,以便进一步处理或分析。例如,可以使用以下代码将结果...
对于DataFrame或2D ndarray输入,None的默认行为相当于copy=False。如果data是包含一个或多个Series的字典(可能具有不同的dtype),copy=False将确保不复制这些输入。 版本1.3.0中的更改。 另请参见: DataFrame.from_records 使用元组构造函数,也可以使用记录数组。 DataFrame.from_dict 从Series、数组或字典的字典创建...
from pandas import Series,DataFrame 一、Pandas的数据结构 (一)、Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.Series的创建 两种创建方式: 1.1 由列表或numpy数组创建 注意:默认索引为0到N-1的整数型索引 ...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
'value_2':values_2})df对year列进行唯一值计数：df.year.nunique()输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数：df.nunique()3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。用法：# 直接将df或者series推断为合适的数据类型DataFrame.infer_objects()pandas支持多种数据类型...
df.country.unique()结果是：执行Pandas“独特”功能的结果 9. value_counts()：获取DataFrame中唯一值...
pandas入门:Series、DataFrame、Index基本操作都有了! 导读:pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库。它基于NumPy创建,为Python编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。 pandas应用领域广泛,包括金融、经济、统计、分析等学术和商业领域。本文将介绍pandas中Series、DataFrame、Index等常用类的基本用法...