在这个例子中,我们使用nunique()函数来计算’product’列中不重复值的数量。 2.2 结合GroupBy使用 Count Distinct操作经常与GroupBy结合使用,以计算每个组内的不重复值数量: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],'product':['X','Y','Z','X','Y','...
我们将使用pandas数据框架来存储数据，还将用到各种pandas函数来操作数据框架。SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。titanic_df [“ age”]。unique（）将在此处返回唯一值的数组，因此需要使用len（）来获取唯一值的计数。SELECT，WHERE，OR，AND，IN（有条件选择）现在你知道了如何以...
对于对象类型数据(例如字符串或时间戳),则结果的指数将包括count,unique, top,和freq。top标识最常见的值。freq标识最常见的值的出现频次。时间戳还包括first和last指标。如果多个对象值具有最高计数,那么将从具有最高计数的那些中任意选择count和top结果。 15.数据合并concat、merge和join concat() 可以沿着一条轴...
df['name'].describe() ,查看某个字符型变量的描述,包括count、unique、top(第一行取值)、freq(第一行取值的频数)、name(变量名称)、dtype(数据类型); 查看所有的列名称:df.columns; 查看数据的头n条记录:df.head(n); 查看变量A的前n个取值:df['A'].head(n); 查看头5条数据,A和B两个变量:df[['...
df.groupby('Team').count() df.groupby('Team').size() df.groupby('Team').describe() 2、自定义函数,传入agg方法中 defpeak_range(df):returndf.max() -df.min()fork, vindf.groupby('Team'):print(k)print(v)#v的type是DataFramedf.groupby('Team').agg(peak_range)#传给peak_ranged的参数是...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
如果要获取整个DataFrame中多个列的唯一计数,可以使用df.nunique()。 此外,还可以使用value_counts()函数获取每个唯一值的计数。例如,df['列名'].value_counts()将返回每个唯一值及其计数。 示例代码: 示例代码: 使用SQL: 首先,连接到数据库并选择相应的表。 对于SQL,可以使用COUNT(DISTINCT 列名)来获取唯一计数。
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。 Pandas用df.pivot_table将分组...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7.数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。