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():此方法用于从给定列中获取所有唯一值。 dataframe[‘column_name].unique() nunique():这个方法类似于unique,但它会返回唯一值的计数。 dataframe_name[‘column_name].nunique() info():此命令用于获取数据类型和列信息 columns:此命令用于显示数据框中存在的所有列名 示例: 1# importing pandas as pd...
这个例子展示了如何使用nunique()方法计算’name’列中唯一值的数量。 3.2 多列Unique Count importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob','Alice'],'city':['New York','London','Paris','New York','London','Paris'],'category':['A','B','A','B'...
groupby(mapping, axis = 1)print(by_column.sum()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. –> 输出的结果为:(要想分组之后产生我们需要的数据,需要添加一些方法,比如这里的.sum()汇总) 0 0 1 2 31 4 5 6 72 8 9 10 113 12 13 14 15 one two0 1 51 9 132 17 213 25 29 1. 2...
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 ...
要执行表格级别的转换,其中整个DataFrame中的所有标签都用作每列的类别,可以通过categories = pd.unique(df.to_numpy().ravel())来以编程方式确定categories参数。 如果你已经有了codes和categories,你可以使用from_codes()构造函数,在正常构造模式下保存因子化步骤: 代码语言:javascript 复制 In [37]: splitter = ...
#同一年作为一个小组,保留小组内日期靠前的那一条记录 df.sort_values("日期列名", inplace=True) # 按时间排序 df.groupby(df["日期列名"].apply(lambda x:x.year),as_index=False).first() #as_index=False保持原来的数据索引结果不变 df.groupby(df["日期列名"].apply(lambda x:x.year),as_index...
针对问题中的具体情况,"groupby by date和nunique返回太多条目",可以进行如下解释和解决方案: 概念:groupby是Pandas中的一个重要函数,用于按照指定的列进行分组。nunique是groupby后的一个聚合函数,用于计算每个分组中唯一值的数量。 分类:groupby可以按照不同的方式进行分组,如按照单个列、多个列、自定义函数等...
因此,在没有进行调用get_group(),也就是没有取出特定某一组数据之前,此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy,其中也有很多函数和方法可以调用, 如max()、count()、std()等,返回的结果是一个DataFrame对象。 调用get_group()函数后得到了Series的对象,下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。
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'...