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...
print(df.nunique(dropna=False)) 3)按行统计唯一值数量 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'A': [1,2,2,3,None],'B': ['x','y','x','z','x'],'C': [1.0,2.0,2.0,2.0,None] }) print(df.nunique(axis=1))
DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。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...
Calling drop with a sequence of labels will drop values from either axis. To illustrate this, we first create an example DataFrame: ->(删除某个行标签, 将会对应删掉该行数据) 'drop([row_name1, row_name2]), 删除行, 非原地'data.drop(['Colorado','Ohio']) 'drop([row_name1, row_name2...
df.set_index()：设置列为行索引 创建一个DataFrame：import pandas as pd Student_dict = {'姓名...
PandasDataFrame.nunique(~)方法计算 DataFrame 中每行或每列的唯一值的数量。 参数 1.axis|int或string 计算唯一值数量的轴: 默认情况下,axis=0。 2.dropna|boolean|optional 是否忽略NaN。默认情况下,dropna=True。 返回值 Series,保存源 DataFrame 的每行或每列中唯一数字的计数。
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
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索...
让我们使用dataframe.nunique()函数来查找整个列轴上的唯一值。 # find unique valuesdf.nunique(axis =1) 输出: 正如我们在输出中看到的那样,该函数将打印总编号。每行的唯一值的数量。 范例2:采用nunique()函数查找 DataFrame 中索引轴上唯一值的数量。 DataFrame 包含NaN值。
DataFrame.get_values(self)[source] 将稀疏值转换为稠密值后,返回一个ndarray。 从0.25.0版开始不推荐使用:np.asarray(..)或DataFrame.values()代替。 这与.values非稀疏数据相同。对于SparseArray中包含的稀疏数据,首先将其转换为密集表示。 返回值: