# Quick examples of getting unique values in columns# Example 1: Find unique values of a columnprint(df['Courses'].unique())print(df.Courses.unique())# Example 2: Convert to listprint(df.Courses.unique().tolist())# Example 3: Unique values with drop_duplicatesdf.Courses.drop_duplicates(...
(2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dict like {index -> {column -> value}} index 以index:{columns:values}…的形式输出 (4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。
可以看出,属性values返回的由Series中数据组成的一个列表。 四、Series基本操作 Series中提供了很多的方法供我们使用,列举几个如下: 方法方法说明 min 获取最小值 max 获取最大值 mean 获取平均值 median 获取中位数 sample 返回随机采样值 to_frame 将Series转换为DataFrame transpose 进行转置 unique 返回唯一值组成...
To count unique values in the Pandas DataFrame column use theSeries.unique()function along with the size attribute. Theseries.unique()function returns all unique values from a column by removing duplicate values and the size attribute returns a count of unique values in a column of DataFrame. S...
display(r2)# 对象值,二维ndarray数组r3 = df.values.copy()print('属性值:') display(r3) describe/info - 查看数据信息 - 重要 # 查看其属性、概览和统计信息importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (...
当你的 Series 包含一个扩展类型时,不清楚Series.values返回一个 NumPy 数组还是扩展数组。Series.array总是返回一个ExtensionArray,并且永远不会复制数据。Series.to_numpy()总是返回一个 NumPy 数组,可能会造成复制/强制转换值的代价。 当你的 DataFrame 包含不同数据类型时,DataFrame.values可能涉及复制数据并将值...
df[col_name].unique() / df[col_name].nunique() # unique()与np.unique()效果一样,返回去重之后的结果,若原数据中包含NaN, 去重之后结果中也会有# nunique(): 返回去重之后的元素个数,可以使用参数dropna=False(默认是True)决定是否包含NaNa.nunique()# 默认dropna=Truea.nunique(dropna=False)# 不...
单个字段连接# 依据key1 column合并,并打印res = pd.merge(left, right, on='key1')print(res)多字段连接# 依据key1和key2 column进行合并,并打印出四种结果['left', 'right','outer', 'inner']res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='inner')print(res)res = pd.merge(le...
接受正则表达式,抽取匹配的字符串(一定要加上括号) df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")# extractall提取得到复合索引df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")# extract搭配expand参数df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True) 1. 2. 3. 4. 5.赞...
How to count unique values per groups with Pandas? How to convert floats to ints in Pandas? How to insert a given column at a specific position in a Pandas DataFrame? How to update a DataFrame in pandas while iterating row by row?