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'...
在pandas中,可以使用groupby语句对数据进行分组并进行聚合操作。如果要将groupby语句中的两列相乘,可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。 以下是完善且全面的答案: 在...
经过groupby后会生成一个groupby对象,该对象本身不会返回任何东西,只有当相应的方法被调用才会起作用。例如取出某一个组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped_single.get_group('S_1').head() b). 根据某几列分组 代码语言:javascript ...
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。
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(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...
df.groupby(['col1']).nunique()['col2'] #col1 #a 2 #b 2 如果你想要你提到的格式,你可以把它传递到zip- list(zip(df.groupby(['col1']).nunique()['col2'].index, df.groupby(['col1']).nunique()['col2'].values)) [('a', 2), ('b', 2)] 本...
display(r2)# 对象值,二维ndarray数组r3 = df.values.copy()print('属性值:') display(r3) describe/info - 查看数据信息 - 重要 # 查看其属性、概览和统计信息importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (...