Here,dfis the dataframe for which you want to know the unique counts. It returns a pandas Series of counts. By default, the pandas dataframenunique()function counts the distinct values alongaxis=0, that is, row-wise which gives you the count of distinct values in each column. Examples Le...
df['折扣'].nunique()## 11 种不同的折扣11df['折扣'].unique()## 11 种不同的折扣,从0折一直到10折array([0.7,0.1,0.8,0.4,0.2,0.3,0.5,1.,0.6,0.9,0.])df['折扣'].value_counts()0.2430.4420.3410.7380.6340.1330.8330.5300.9261.0210.019Name:折扣,dtype:int64df['折扣'].value_counts().plot...
pandas 探查数据唯一列 在Pandas中,我们可以使用nunique()函数来查看数据框中每一列的唯一值数量,这个函数会返回一个序列,其中每个元素是对应列的唯一值数量。 (图片来源网络,侵删) 以下是一个简单的例子: import pandas as pd 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
import numpy as np import matplotlib.path as mpath # 数据准备 species = df['species'].unique() data = [] # 只选择数值列(排除 species 列) numeric_columns = df.columns[:-1] for s in species: data.append(df[df['species'] == s][numeric_columns].mean().values) # 将 data 列表转换...
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储...
判断整个数据表数据是否为空值:df.isnull() 判断某一列数据是否为空值:df['列名'].isnull() 5.查看某一列的唯一值:df['列名'].unique() 6.查看数据表的值:df.values 7.查看数据表索引:df.index 8.查看列名称:df.columns 9.查看前n行数据:df.head(n)#默认前5行数据 10.查看后n行数据:df.tail...
语法-df['your_column'].value_counts() 我们将从我们的数据框中获取Course_difficulty列的计数。 # count of all unique values for the column course_difficultydf['course_difficulty'].value_counts() value_counts函数的基本用法 该value_counts函数以降序返回给定索引中所有唯一值的计数,不包含任何空值。我们...
s.values (3)访问Series方法 用法类似访问属性的操作。 2.2 DataFrame DataFrame是一个二维的数据结构。 函数原型是:DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) (1) 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]}, ...
如果你只想看到已使用的级别,可以使用get_level_values() 方法。 代码语言:javascript 复制 In [31]: df[["foo", "qux"]].columns.to_numpy() Out[31]: array([('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')], dtype=object) # for a specific level In [32]...