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
print(df['Age'].unique()) # 查看'Gender'列的唯一值 print(df['Gender'].unique()) 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的简单DataFrame。然后,我们使用unique()函数分别查看’Name’、’Age’和’Gender’列的唯一值。输出结果将显示每列中所有唯一的元素。需要注意的是,unique()函数返...
shape[1]) # Example 4: Get the size of Pandas dataframe print(" Size of DataFrame:", df.size) # Example 5: Get the information of the dataframe print(df.info()) # Example 6: Get the length of rows print(len(df)) # Example 7: Get the number of columns in a dataframe print(le...
Pandas利用Numba在DataFrame的列上进行并行化计算,这种性能优势仅适用于具有大量列的DataFrame。 In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit r...
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 pandas.DataFrame.nunique() 函数用于统计 每一列(或每一行)中唯一值的个数,常用于数据探索阶段了解每列中有多少个不同值。查看每列有多少种不同的取值,判断是否有某些列是常量列(唯一值为 1),用于数据清洗,识别重复值较多的列。本文主要介绍一下Pandas中pandas....
append(pd.DataFrame(new_data)) # 保存为Excel文件 df.to_excel('个人信息表.xlsx', index=False) # 重新从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel('人员信息表.xlsx') # 统计男女数量 gender_counts = df['性别'].value_counts() male_count = gender_counts.get('男', 0) female_count = ...
pandas 在从.loc设置Series和DataFrame时会对齐所有轴。 这不会修改df,因为在赋值之前列对齐。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [9]: df[['A', 'B']] Out[9]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706...
3. 在整个DataFrame上操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') # 打印行数和列数 movie.shape Out[18]: (4916, 28) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 打印数据的个数 In[19...
With DataFrame, reindex can alter either the(row) index, columns, or both. When passed only a sequence, it reindexes the rows in the result: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','c','d'], columns=['Ohio','Texas','California'] ...
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...