unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame...
categories=["One", "Two", "Three"], ordered=True ...: ) ...: In [133]: df = pd.DataFrame( ...: data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], ...: columns=pd.MultiIndex.from_arrays([["A", "B", "B"], columns]), ...: ).T ...: In [134]: df.groupby(level=1, observed...
target, method, level, limit, tolerance)4426raiseValueError("cannot handle a non-unique multi-index!")4427elifnotself.is_unique:4428# GH#42568->4429raiseValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels")4430else:4431indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ...
在GroupBy.transform中使用lambda函数，删除dict.fromkeys中或sets中的重复值：
columns:传入列,作为新数据的列,新数据的列为此列的去重值。 values:可选,传入列,根据此列的数值进行计算,计算方法取aggfunc参数指定的方法,此时aggfunc为必传。 aggfunc:函数,values列计算使用的计算方法。 rownames:新数据和行名,一个序列,默认值为None,必须与传递的行数、组数匹配。
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...
columns=['one','two']) df.sum() df.sum(axis= 1)##按行求和df.mean(axis='columns', skipna=False)##skipna:有出现nan值就不对行或列计算。df.idxmin()##返回的是最小值所在的索引df.idxmax()##返回的是最大值所在索引df.cumsum()
Building unique values by data type in "Describe" popup Behavior for Wide Dataframes There is currently a performance bottleneck on the front-end when loading "wide dataframes" (dataframes with many columns). The current solution to this problem is that upon initial load of these dataframes to...
In [393]: dfd = dfc.copy() In [394]: dfd['a'][2] = 111 In [395]: dfd Out[395]: a c 0 one 0 1 one 1 2 111 2 3 three 3 4 two 4 5 one 5 6 six 6 最后,下面的示例将完全不会起作用,因此应该避免使用: 代码语言:javascript 复制 In [396]: with pd.option_context('mod...
将第二列列名改为age: df.rename(columns={'price':'age'},inplace=True)5、统计第二列中每项出现的次数 df["name"].value_counts()6、提取第二列中大于40的行: df[df['price']>40]7、对第一列数据进行去重: df["name"].unique()8、对price这一列计算平均值: df["price"].mean() ...