# 将唯一值重新标记到新列中 df['unique_values'] = df['column_name'].map(unique_values['column_name']) 在上述代码中,'unique_values'是新列的名称。 这样,通过以上步骤,我们可以重新标记行以识别groupby中的唯一值。 Pandas的优势在于其简洁而强大的数据处理和分析能力,适用于各种数据处理
sales.groupby("store",as_index=False).agg(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。 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","nunique...
# 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(...
sales.groupby("store", as_index=False).agg( 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...
如何使用pandas库的unique()函数来查看数据集中的唯一值 参考:pandas unique values 在数据分析中,我们经常需要查看数据集中的唯一值。例如,我们可能想知道一个数据集中有多少个不同的用户,或者一个产品在多少个不同的地点销售。在这种情况下,我们需要使用pandas库的
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.groupby("store").agg(total_sales_in_thousands = ("last_month_sales",la...
Another solution with unique , then create new df by DataFrame.from_records , reshape to Series by stack and last value_counts : a = df[df.param.notnull()].groupby('group')['param'].unique() print (pd.DataFrame.from_records(a.values.tolist()).stack().value_counts()) a 2 b 1 ...
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'...
unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique) sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对...
df = df.groupby('分类', as_index=False).agg(unique_values=('产品', 'unique')) print(df) ''' 分类 unique_values 0 水果 [李子, 桃子, 香蕉] 1 生鲜 [饺子, 馒头, 包子] 2 肉类 [猪肉, 牛肉] ''' 唯一值的数量 df = df.groupby('分类', as_index=False).agg(num_unique_values=(...