# Quick examples of getting unique values in columns# Example 1: Find unique values of a columnprint(df['Courses'].unique())print(df.Courses.unique())# Example 2: Convert to listprint(df.Courses.unique().tolist())# Example 3: Unique values with drop_duplicatesdf.Courses.drop_duplicates(...
To count unique values in the Pandas DataFrame column use theSeries.unique()function along with the size attribute. Theseries.unique()function returns all unique values from a column by removing duplicate values and the size attribute returns a count of unique values in a column of DataFrame. S...
import numpy as np import matplotlib.path as mpath # 数据准备 species = df['species'].unique() data = [] # 只选择数值列(排除 species 列) numeric_columns = df.columns[:-1] for s in species: data.append(df[df['species'] == s][numeric_columns].mean().values) # 将 data 列表转换...
unique()) ['东莞' '深圳' '广州' '北京' '上海' '南京'] 六、查看数据表数值 import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) print(df.values) [[1001 Timestamp('2024-01-02 00:00:00') '东莞' '100-A' 23 1200.0] [1002 Timestamp('2024-01...
床品件套 1360 汽车配件 1113 浴室用品 1078 家装饰品 978 厨房电器 961 卧室家具 840 电脑硬件 781 办公家具 173 Name: 商品品类, dtype: int64 收藏评论 In [14]: df_sale['商品品类'].unique()#查看数据唯一值 array(['床品件套', '厨房电器', '汽车配件', '浴室用品', '卧室家具', '电脑硬件',...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
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位数据类型降为32位 ...
更改列名最灵活的方式是使用rename()函数。你可以传递一个字典,其中keys为原列名,values为新列名,还可以指定axis: df=df.rename({'col one':'col_one','col two':'col_two'},axis='columns') 复制 使用这个函数最好的方式是你需要更改任意数量的列名,不管是一列或者全部的列。
假设你需要创建一个示例DataFrame。有很多种实现的途径,我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor,其中字典中的keys为列名,values为列的取值。 df = pd.DataFrame({'col one':[100,200],'col two':[300,400]}) df 如果你需要更大的DataFrame,上述方法将需要太多的输入。在这种情况下,你可以使用NumPy...
sort_values astype resample shape to_xarray to_period kurt ffill idxmax plot to_clipboard cumsum nlargest var add abs any tshift nunique count combine keys values set_axis isnull sparse first_valid_index combine_first ewm notnull empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown ...