输出：[1, 2, 4, 5, 7, 8] list sort_values()是另一个对 DataFrame 进行排序的灵活选项。在...
可以看出,属性values返回的由Series中数据组成的一个列表。 四、Series基本操作 Series中提供了很多的方法供我们使用,列举几个如下: 方法方法说明 min 获取最小值 max 获取最大值 mean 获取平均值 median 获取中位数 sample 返回随机采样值 to_frame 将Series转换为DataFrame transpose 进行转置 unique 返回唯一值组成...
df['B'].unique() 8、查看数据表的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.values 9、查看列名称: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.columns 10、查看前5行数据、后5行数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.head() #默认前5行数据 ...
df["迟到天数"] = df["迟到天数"].clip(0,31) 唯一值,unique()是以数组形式返回列的所有唯一值,而nunique()返回的是唯一值的个数。 df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出: 在数值数据操作中,apply()函数的功能是将一个自定义函...
unique()函数用于获取Series对象的唯一值。 唯一性按出现顺序返回。基于哈希表的唯一,因此不排序 以NumPy数组形式返回唯一值。如果是扩展数组支持的Series,则返回仅具有唯一值的该类型的新ExtensionArray The unique() function is used to get unique values of Series object. ...
pandas.unique(values) # or df['col'].unique() Note To work with pandas, we need to importpandaspackage first, below is the syntax: import pandas as pd Let us understand with the help of an example, Python program to find unique values from multiple columns ...
.isin(values[, level]):计算Index中各label是否在values中 .delete(loc):删除下标loc处的元素,得到新的Index .drop(labels[, errors]):删除传入的labels,得到新的Index .insert(loc, item):在指定下标位置插入值,得到新的Index .unique():返回Index中唯一值的数组,得到新的Index ...
Python program to get unique values from multiple columns in a pandas groupby# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = { 'A':[10,10,10,20,20,20], 'B':['a','a','b','c','c','b'], 'C':['b...
序列属性 s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) va1 = s1.values in1 = s1.index va2 = list(va1) print(va2) # 通过list转为列表 # 3.序列方法 s5 = [1, 2, 2.3, 'andy', 'liu', 'li', 'andy'] # 将列表转为序列 s5 = pd.Series(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 =...
我们可以使用 Pandas 库来创建一个 Series 对象,并且可以为其指定索引(Index)、名称(Name)以及值(Values): 实例 importpandasaspd # 创建一个Series对象,指定名称为'A',值分别为1, 2, 3, 4 # 默认索引为0, 1, 2, 3 series=pd.Series([1,2,3,4],name='A') ...