'two','one','three'],'C':['small','large','large','small','small','large','small','small'],'D':[1,2,2,3,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 使用自定义函数进行去重计数defmy_nunique(series):returnseries.nunique
import numpy as npimport pandas as pddef colwise_dups(df, cols): return df[ np.array( [ (row.drop(index=cols).values == df.drop(columns=cols).values).all( axis=1 ) for _, row in df[ (df[cols] == ["NULL"] * len(cols)).all(axis=1) ].iterrows() ] ).any(axis=0) ]...
col,n=5): return smoker.sort_values(by=col)[-n:] df1.groupby('smoker').apply(top,col...
total= df.get_value(df.loc[df['tip']==1.66].index.values[0],'total_bill') distinct drop_duplicates根据某列对dataframe进行去重: df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True) 包含参数: subset,为选定的列做distinct,默认为所有列; keep,值选项{'first', 'last', False},...
Count Distinct是一种统计操作,用于计算某一列中不重复值的数量。在数据分析中,这个操作常用于了解数据的多样性或唯一性。 2.1 基本用法 Pandas没有直接的count_distinct函数,但我们可以通过组合其他函数来实现这个功能: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],...
SQL里有distinct关键字。 pandas用nunique()方法实现,统计个数 4、查询带有1个条件的数据 pandas需要使用布尔索引的方式,指定条件时,可以指定等值条件,也可以使用不等值条件,如大于小于等。但一定要注意数据类型。 SQL中需要使用where关键字。 5、查询带有多个条件的数据 多个条件同时满足的情况 pandas需要使用&符号连...
Unique Values, Value Counts, and Membership isin Compute boolean array indicating whether each Series value is contained in the passed sequence of values match Compute integer indices for each value in an array into another array of distinct values; helpful for data alignment and join-type operation...
selectsubstr(ts,1,10)asdt,count(distinct uid)asdau from t_login group bysubstr(ts,1,10) pandas计算日活 pandas计算日活也不难,同样是使用groupby ,对uid进行去重计数。代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd ...
total = df.loc[df['tip'] ==1.66,'total_bill'].values[0]total = df.get_value(df.loc[df['tip'] ==1.66].index.values[0],'total_bill') distinct drop_duplicates根据某列对dataframe进行去重: df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True) ...
total = df.get_value(df.loc[df['tip'] ==1.66].index.values[0],'total_bill') distinct drop_duplicates根据某列对dataframe进行去重: df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True) 包含参数: subset,为选定的列做distinct,默认为所有列; ...