Index对象可以通过pandas.Index()函数创建,也可以通过创建数据对象Series、DataFrame时接收index(或column)参数创建,前者属于显式创建,后者属于隐式创建。隐式创建中,通过访问index(或针对DataFrame的column)属性即得到Index。创建的Index对象不可修改,保证了Index对象在各个数据结构之间的安全共享。Series的索引是一个Index对...
在Pandas库中,DataFrame是一个二维的表格型数据结构,它包含有一系列的行和列,可以用来存储和操作大量数据。nunique()函数是DataFrame提供的一个非常实用的方法,用于计算DataFrame中每列的唯一元素数量。 1. nunique()函数的基本用法 nunique()函数的基本语法如下: DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True) axis 参数...
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: ...
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() ...
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...
在Pandas DataFrame中为新列设置参数通常是指根据现有数据创建一个新列,并可能应用某些条件或计算。以下是一些基本示例: ### 创建新列 假设你有一个DataFrame `df`,并且...
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
pandas 在从.loc设置Series和DataFrame时会对齐所有轴。 这不会修改df,因为在赋值之前列对齐。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [9]: df[['A', 'B']] Out[9]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706...
DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index 列索引:columns 值:values(numpy的二维数组) 1、DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每...
Series.nunique(dropna=True)# 或者DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)参数作用：axis：int型，0代表行，1代表列，默认0；dropna：bool类型，默认为True，计数中不包括NaN；先创建一个df：values_1 = np.random.randint(10, size=10)values_2 = np.random.randint(10, size=10)years = np.arange(...