使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
df.sort_values( by = ["销售ID"]) #通过设置na_position参数将缺失的值显示在前面,默认参数值是last df.sort_values(by = ["销售ID"],na_position = "first") 在这里插入图片描述 2.3 按照多列数字进行排序 在Python 中实现按照多列进行排序,用到的方法同样是 sort_values(),只要在sort-values后的括号...
show() ## sns sns.pairplot(cars_df) 面板数据中的单变量画图,条形图/饼图: df['a'].value_counts(dropna=False) df.a.value_counts().plot(kind='bar', title = 'title', xlabel='Frequency') df.a.value_counts().plot(kind='pie') ## 类似于Series的画图。Values画图,index作为 x 轴的 ...
unique() # array(['Asia', 'Europe', 'Africa', 'North America', 'South America', 'Oceania'], dtype=object) drinks[drinks.continent.isin(['Africa', "North America"])].head() drinks[~drinks.continent.isin(['Africa', "North America"])].head() Tricks 11 筛选某列种类取值最多的行(...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...
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 ...
b.sort_values(by="avg", ascending=False) print(b) print("17,---") # 查唯一值 print(b.workYear.unique()) print("18,---") # 查唯一值计数 print(b.workYear.value_counts()) print("19,---") # 描述统计汇总 print(b.describe())...
for i in data: print(i+": "+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果:我们发现,该数据集中money存在一个负值,department存在一个空值以及origin存在大小写问题。 4.2 空值处理 4.2.1 空值检测 data.isnull()# 查看整个数据集的空值data['department'].isnull()# 查看某一列的空值 data...
(4)values 直接获取其中array的值 (5)T 转置 结果: (6)head(5):显示前5行内容 如果不补充参数,默认5行。填入参数N则显示前N行 结果: (7)tail(5):显示后5行内容 如果不补充参数,默认5行。填入参数N则显示后N行 结果: (3)DatatFrame索引的设置 ...
Pandas GroupBy和Unique Count操作:数据分组与唯一值统计详解 参考:pandas groupby unique count Pandas是Python中强大的数据处理库,其中GroupBy和Unique Count操作是进行数据分析时常用的功能。本文将深入探讨Pandas中的GroupBy操作以及如何结合unique count进行数据