In case you want to get unique values on multiple columns of DataFrame usepandas.unique()function, using this you can also get unique values of a single column. Syntax: # Syntax pandas.unique(values) Let’s see
pivot_table = data.pivot_table(values='price', index='category', columns='product', aggfunc=np.sum, fill_value=0) print(pivot_table) 这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件中的数据,并使用 dropna 函数删除缺失值。然后,我们使用 drop_duplicates 函数删除重复行。接着...
Python program to replace all values in a column, based on condition # Importing pandas packageimportpandasaspd# creating a dictionary of student marksd={"Players":['Sachin','Ganguly','Dravid','Yuvraj','Dhoni','Kohli'],"Format":['ODI','ODI','ODI','ODI','ODI','ODI'],"Runs":[15921...
print(df['key_column'].nunique()) # 检测潜在的重复值 处理缺失值: df.fillna('N/A', inplace=True) # 防止因缺失值导致的合并不完整 优化内存使用:在处理大型数据集前调整数据类型: df['column'] =df['column'].astype('int32') #将64位数...
mean(axis=1)) #选择skipna=False可以禁用跳过Nan值 print("df.mean(axis=1,skipna=False):") print(df.mean(axis=1,skipna=False)) 结果: 排序 1、pandas.dataframe.sort_values DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Sort by ...
(1)‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 (2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dic...
sort_values(by=column)[-n:] tips.groupby('smoker').apply(top) 如果传入apply的方法里有可变参数的话,我们可以自定义这些参数的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill') 从上面的例子可以看出,分组键会跟原始对象...
print(data.head()) 3. 数据选择与过滤 在Pandas 中,我们可以使用不同的方法选择和过滤数据。以下是一些基本的示例: 3.1 选择列 9 1 2 3 # 选择特定列 selected_column=df['A'] print(selected_column) 3.2 过滤行 9 1 2 3 # 使用条件过滤行 ...
print(s_from_numpy_named) # 输出: # row1 1.1 # row2 2.2 # row3 3.3 # row4 4.4 # row5 5.5 # Name: MyFloatSeries, dtype: float64 # 3. 从 Python 字典创建 Series # 字典的键 (keys) 默认成为 Series 的索引。 # 字典的值 (values) 成为 Series 的数据。
df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...