# describing the data frameprint(dataframe.describe())print("---")# finding unique valuesprint(dataframe['Maths_marks'].unique())print("---")# counting unique valuesprint(dataframe['Maths_marks'].nunique())print("---")# display the columns in the data frameprint(dataframe.columns)print(...
3.2 结合GroupBy的Count Unique操作 Count Unique操作经常与GroupBy一起使用,以计算每个组中唯一值的数量: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'SubCategory':['X','Y','X','Z','Y','Z','Y','X'],'Value':[1,2,1,3...
unique().tolist()]) ## 画出 y 轴 linechart.add_yaxis('产品销售额', [int(x) for x in df.groupby(df.index.month)['销售额'].sum().tolist()]) linechart.render_notebook() 画图结束之后,我们验证一下图中的数据。 df.groupby([df.index.month])['销售额'].sum() date 1 ...
GroupBy.count():计算组的计数,不包括缺失值 GroupBy.cumcount([ascending]):将每个组中的每个项目编号从0到该组的长度 - 1。 GroupBy.ffill([limit]):向前填充值 GroupBy.first(**kwargs):首先计算组值 GroupBy.head([n]):返回每组的前n行。 GroupBy.last(**kwargs):计算最后一组值 GroupBy.max(**kwarg...
Pandas GroupBy和Unique Count操作:数据分组与唯一值统计详解 参考:pandas groupby unique count Pandas是Python中强大的数据处理库,其中GroupBy和Unique Count操作是进行数据分析时常用的功能。本文将深入探讨Pandas中的GroupBy操作以及如何结合unique count进行数据
如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话(nunique也可用于dataframe),那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。 04 groupby groupby,顾名思义,是用于实现分组聚合统计的函数,与SQL中的group by逻辑类似。例如想统计前面成绩表中各门课的平均分,语句如下: ...
unique_values = data['column_name'].unique() 除了unique()函数,Pandas还提供了其他一些方法来获取唯一值,如value_counts()函数可以返回每个唯一值的出现次数,nunique()函数可以返回唯一值的个数。 唯一值的应用场景非常广泛。例如,在数据清洗和数据预处理阶段,我们经常需要对数据集中的重复值进行处理,获取唯一值...
data3 = data.pivot_table(index='month',values='merchant',aggfunc=pd.Series.nunique) data3.reindex(['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']).reset_index() 方法4 使用单个的groupby,聚合使用nunique方法 ...
pandas groupby 计算unique值,其中第一个Para['uniCount'], 运行为nan, 2 成功了,写法都一样 帮忙看下哪里错了, 或者换种写法? 1.para['uniCount'] = dfpartable.groupby('Par', as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique()) 2.paraStep['uniCount'] = dfpartable.groupby(['Par','Step'...
df.groupby("Product_Category").count() 在pandas中 agg 函数中 .count() 仅仅针对 non-null 进行计数,.size() 则返回每个小组内可用的行数,而不去看具体的values 是否是 non-null。分组第一行查看每个分组下的第一行:df.groupby("Product_Category").first() ...