You can use the drop_duplicates() function to remove duplicate rows and get unique rows from a Pandas DataFrame. This method duplicates rows based on column values and returns unique rows. If you want to get duplicate rows from Pandas DataFrame you can use DataFrame.duplicated() function....
# Using pandas.unique() to unique values in multiple columnsdf2=pd.unique(df[['Courses','Fee']].values.ravel('k'))print("Get unique values from multiple columns:\n",df2)# Output:# Get unique values from multiple columns# ['Spark' 'PySpark' 'Python' 'pandas' 20000 25000 22000 30000]...
1、创建一个全为0的dataframe,列索引置为电影的分类,temp_df # 进行字符串分割 temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]] # 获取电影的分类 genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) # 增加新的列,创建全为0的dataframe temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df...
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/pyarrow.html pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括: 与NumPy 相比,拥有更广泛的数据类型 对所有数据类型支持缺失数据(NA) 高性能 IO 读取器集成 便于与基于 Apache Arrow 规范的其他数据框架库(例如 polars、cuDF)进行互操作性 要使用此...
Series.nunique() 将返回 Series 中唯一非 NA 值的数量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [90]: series = pd.Series(np.random.randn(500)) In [91]: series[20:500] = np.nan In [92]: series[10:20] = 5 In [93]: series.nunique() Out[93]: 11 数据总结:describe ...
'total_rows': len(df), 'missing_values': df.isnull().sum().sum(), 'duplicate_rows': df.duplicated().sum(), 'data_types': df.dtypes.value_counts().to_dict(), 'unique_values': {col: df[col].nunique() for col in df.columns} } return pd.DataFrame(report.items(), columns=...
Python program to get unique values from multiple columns in a pandas groupby # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'A':[10,10,10,20,20,20],'B':['a','a','b','c','c','b'],'C':['b','d','d','f','e...
为Pandas提供列的名称总是一个好主意,而不是整数标签(使用columns参数),有时也可以提供行(使用index参数,尽管rows听起来可能更直观)。这张图片会有帮助: 不幸的是,无法在DataFrame构造函数中为索引列设置名称,所以唯一的选择是手动指定,例如,df.index.name = '城市名称' 下一种方法是使用NumPy向量组成的字典或...
.unique 得到唯一值数组 .value_counts(sort=) 求值频率,可传入False指定降序排列 .isin 判断成员资格 .dropna(how=, axis=, thresh=) 丢弃缺失数据,对DataFrame可指定丢弃方式 .fillna(inplace=,method=, limit=) 用指定值或字典填充缺失数据,可指定是否就地修改,填充方式,填充数量限制 ...
first_row=train_data.iloc[0]#多个行时不同rows=train_data.iloc[1:3]#第2,3行rows=train_data.loc[1:3]#第1,2,3行#同时筛选行和列。前面是选取的行,后面是选取的列train_data.iloc[[1,2],[1,2]] train_data.iloc[1:2,1:2]