df.groupby(['id','type'])['fruits'].unique().str.join(', ').reset_index() 1. fruits列本身是一个字符串类型,相比于上两种又可以使用更为特性的拼接方法.str.join(),按行遍历,对每行的数据进行拼接,这里的行中的元素不一定为列表,与''.join类型,为可迭代对象即可。上文提到,unique是属于Series中...
1) 直接分组得到一个groupby对象(可迭代),是一个中间数据,没有进行计算 df=pd.DataFrame({'X': ['A','B','A','B'],'Y': [1,4,3,2]}) print(df) print(df.groupby('X')) print(type(df.groupby('X')) 1. 2. ...
1.cat函数 用于字符串的拼接 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 2.contains 判断某个字符串是否包含给定字符 df["家庭住址"].str.contains("广") 3.startswith/endswith 判断某个字符串是否以…开头/结尾 # 第一个行的“黄伟”是以空格开头的 ...
Series.value_counts() 出现频率(注意DataFrame (baby_names)和DataFrame的分组(DataFrame.groupby())没有value_counts()属性) 1)Name列的去重计数: baby_names['Name'].value_counts().shape baby_names.drop_duplicates('Name').count() 注意:在方法2中drop_duplicats('Name')表示Name列不重复的数据, 若dro...
IT 2 dtype: int64 结论 虽然GroupBy本身不直接提供去重功能,但结合nunique()方法,我们可以轻松地统计每个分组中不同元素的数量,这可以被视为一种去重后的计数方式。对于直接查看去重后的数据,我们可以使用drop_duplicates()方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Pandas的GroupBy功能进行数据处理和分析。相关...
用于字符串的拼接 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 2.contains 判断某个字符串是否包含给定字符 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df["家庭住址"].str.contains("广") 3.startswith/endswit...
在Pandas中,使用groupby方法进行数据分组,并结合nunique方法进行去重计数,是一种常见的操作。以下是具体步骤和示例代码: 导入Pandas库并读取数据: 首先,确保你已经安装了Pandas库,然后导入它。接下来,读取你需要处理的数据。这里假设数据已经存储在一个CSV文件中。 python import pandas as pd # 读取CSV文件到DataFram...
defcomputer(x):# 数据计算returnpd.Series({# 去重'公司':','.join(x['公司'].unique()),'地区':','.join(list(set((','.join(x['地区']).split(','))),'收入':sum(x['收入']),})# 读取原始数据excel _df=pd.read_excel('examples.xlsx',sheet_name='Sheet1')# 使用groupby进行分组 ...
sumobj={'label':sum,'label2':sum}##去重 合并求和 并且保留原列表的函数defrechong_sum_hwj(odata,optarr,sumobj): duplicate_row = odata.duplicated(subset=optarr,keep=False) duplicate_data = odata.loc[duplicate_row,:] duplicate_data_sum = duplicate_data.groupby(by=optarr).agg(sumobj).rese...
df.groupby(['v_id']).agg({'pred_class': [', '.join],'pred': lambda x: list(x),'id_part': 'first'}).reset_index() 字符串转换为数值 df = pd.DataFrame({'列1':['1.1','2.2','3.3'], '列2':['4.4','5.5','6.6'], ...