Series.fillna(value) 用指定值填充缺失值。唯一值处理方法描述 Series.unique() 返回Series 中的唯一值。 Series.nunique() 返回Series 中唯一值的数量。 Series.value_counts() 返回Series 中每个值的频率。排序方法描述 Series.sort_values(ascending=True) 按值排序。 Series.sort_index(ascending=True) 按索引...
head|tail Series、pandas.DataFrame中某列唯一值的个数:unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame...
# 之前说过可以调用values方法获取s = pd.Series(['a','b','c'])print(s.values)# ['a' 'b' 'c']# 还可以调用s.get_values()print(s.get_values())# ['a' 'b' 'c']# 两者没啥区别,建议使用values,简单一些 获取非零元素的索引 s = pd.Series([0,1,2,0,3])print(s.nonzero())#...
pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。 类似于定长的有序字典,有Index和value。 传入一个list[]/tuple(),就会自动生成一个Series s = ...
如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0? sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 处理缺失数据的相关方法: dropna() 过滤掉值为NaN的行 ...
series是带标签的一维数组,所以还可以看做是类字典结构:标签是key,取值是value;而dataframe则可以看做是嵌套字典结构,其中列名是key,每一列的series是value。所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。
pandas.Series.value_counts()方法计算 Series 中每个独特元素的出现次数。 pandas.Series.value_counts()语法 Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 参数 返回值 它返回一个由唯一值的计数组成的Series对象。
to_replace 需要被替换的值,可以是一个或者多个,甚至是一个Seriesvalue 替换值,可以是一个或者多个,甚至是一个Seriesinplace 当inplace为True时replace不会有任何返回值,是在原数组基础上修改。当inplace为False时,返回一个新的Series,默认为False剩下的几个参数limit、regex、method在这里不做详解,以后会逐渐使用...
现在我们将使用Series.value_counts()函数以查找给定Series对象中每个唯一值的值计数。 # find the value countssr.value_counts() 输出: 正如我们在输出中看到的,Series.value_counts()函数已返回给定Series对象中每个唯一值的值计数。 范例2:采用Series.value_counts()函数以查找给定Series对象中每个元素的唯一值计...
Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 参数 normalize:如果为true, 则返回的对象将包含唯一值的相对频率。 sort:按值排序。 升序:按升序排序。 bins:不对值进行计数, 而是将它们分组到半开式容器中, 这些容器为pd.cut(仅适用于数字数据)提供了便利。