4.2 Series去重操作 s.unique() 结果为一维数组 dic = {"A":1,"B":2,"C":3,"D":2} s2 = pd.Series(dic) s2.unique() # 原s2并未修改,该结果返回的是一维数组 4.3 Series的相加运算 Series相加,会根据索引进行操作,索引相同则数值相加,索引不同则返回NaN NaN在pandas解释中为 not a number ,它...
obj = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d']) print(obj.size) print(obj.shape) print(obj.dtype) print(obj.values) ##输出 6 (6,) int64 [1 2 3 4 5 6] 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...
pandas.unique(values) 参数 values:它是指由数组值组成的一维类似于数组的对象。 退货 此方法返回numpy.ndarray或ExtensionArray对象, 可以是: index:当用户通过索引作为输入时返回。 分类:当用户传递分类dtype作为输入时返回。 ndarray:当用户传递ndarray / Series作为输入时返回。 例子1 import pandas as pd pd.un...
df = pd.DataFrame({'FirstName': ['Arun', 'Navneet', 'Shilpa', 'Prateek', 'Pyare', 'Prateek'], 'LastName': ['Singh', 'Yadav', 'Yadav', 'Shukla', 'Lal', 'Mishra'], 'Age': [26, 25, 25, 27, 28, 30]}) # To get unique values in 1 series/column print(f"Unique FN: ...
1.用 unique 方法获取 Pandas DataFrame 列中的唯一值 PandasSeries的unique()方法在我们处理 DataFrame ...
python | Pandas.unique()函数 unique()是Pandas中的一个函数,用于获取Series或DataFrame中的唯一值,它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组,按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列,比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name': ['John','Tom','Alice','John'],'Age'...
values:返回数组的值 name:返回Series的名称,也可以用来修改Series的名称 size:返回数组的元素数 常用方法: pd.Series.add(self, other, fill_value=None) 标签相同的相加,标签不同返回NaN;如果给定fill_value,则缺失值填充为fill_value pd.Series.copy(self, deep=True) ...
- 可以通过shape,size,index,values等得到series的属性 - 可以使用s.head(),tail()分别查看Series的前n个和后n个值 -对Series元素进行去重 s = Series(data=[1,1,2,2,3,3,4,4,4,5,6,7,8,7,7,66,43,342,6665,444,333,444]) s.unique()#Series中的去重函数 ...
python数据进行Series创建,字典,元组等 python objects 注:集合(set)是无序状态的数据集,在pandas中我们无法直接进行Series创建,需要将其先转换为其他格式再进行Series创建。 Series属性 .values .index .dtype .size .shape .is_unique .is_monotonic # 是否是单调递增数据组 ...
Series序列中的一些属性可以单独输出出来,如元素值、索引值、序列名字等。 一、pd.Series.value 功能:获取Series序列的值,以Numpy数组的方式输出 importpandasaspd#sa.valuesa={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5};sa=pd.Series(a);print("series里面的值");print(sa.values);print("输出的值的数据...