unique_values = ("product_code","unique") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 sales.groupby("store", as_index=False).agg( number_of_unique_values = ("product_code","nunique") ) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。 sales.groupb...
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 ...
sales.groupby("store",as_index=False).agg(unique_values=("product_code","unique")) output 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sales.groupby("store",as_index=False).agg(number_of_unique_values=("product_code","...
'Step'])['Value'].transform(lambda x: x.min())# min=min(Value)) SingleVRef = SingleVRef[["Par","Step","max","min"]].groupby(['Par','Step']).apply(lambda x: list(np.unique(x))) SingleVRef.columns=["Par",
()) SingleVRef['min'] = SingleVRef.groupby(['Par','Step'])['Value'].transform(lambda x: x.min())# min=min(Value)) SingleVRef = SingleVRef[["Par","Step","max","min"]].groupby(['Par','Step']).apply(lambda x: list(np.unique(x))) SingleVRef.columns=["Par","Step","...
在这个例子中,我们使用nunique()方法来计算’Value’列中唯一值的数量。这个方法会返回一个整数,表示不同的唯一值的数量。 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'...
Pandas:使用groupby和nunique考虑时间 pandas中的Groupby返回的行太多 Pandas:返回字典的Groupby和apply函数 Pandas Date Offset - Groupby,以及下周和月份的显示值 Pandas groupby.pct_change()仅返回0和nan pandas groupby aggregate用于具有项目列表的列,返回string和not list ...
sales.groupby("store", as_index=False).agg(number_of_unique_values = ("product_code","nunique")) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。 sales.groupby("store").agg(total_sales_in_thousands = ("last_month_sales",lambdax: round(x.sum /1000,1))) ...
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
b.sort_values(by="avg", ascending=False) print(b) print("17,---") # 查唯一值 print(b.workYear.unique()) print("18,---") # 查唯一值计数 print(b.workYear.value_counts()) print("19,---") # 描述统计汇总 print(b.describe())...