Output: 这个例子展示了如何使用nunique()方法计算某一列中唯一值的数量。 3.2 结合GroupBy的Unique Count 我们可以将Unique Count操作与GroupBy结合使用: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'city':['New York','London','Paris','London','Paris'],'...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'website':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','example.com'],'visitor':['Alice','Bob','Alice'],'visits':[100,200,300]})# 使用agg函数结合nunique计算website和visitor列中唯一值的数量unique_values_agg=df.agg({'website':'...
让我们看一个简单的Count Unique操作: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'Value':[1,2,1,3,2,3,2,4]})# 计算Value列中唯一值的数量unique_count=df['Value'].nunique()print("pandasdataframe.com - 唯一值数量:")prin...
如果要获取整个DataFrame中多个列的唯一计数,可以使用df.nunique()。 此外,还可以使用value_counts()函数获取每个唯一值的计数。例如,df['列名'].value_counts()将返回每个唯一值及其计数。 示例代码: 示例代码: 使用SQL: 首先,连接到数据库并选择相应的表。 对于SQL,可以使用COUNT(DISTINCT 列名)来获取唯一计数。
SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。titanic_df [“ age”]。unique（）将在此处返回唯一值的数组，因此需要使用len（）来获取唯一值的计数。SELECT，WHERE，OR，AND，IN（有条件选择）现在你知道了如何以简单的方式探索数据框架，接着来尝试一些条件吧（在SQL中是WHERE子句）。如果...
uniqueValues, 'null_index': nullIndex } return examResul 执行函数 exam_col_value(shotDF, 7) 或 exam_col_value(shotDF, 'PERIOD') 得到如下输出结果 {'col_index': 7, 'col_name': 'PERIOD', 'unique_values_count': 8, 'unique_values': array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), ...
pf).ip.nunique() # groupby distinct, 分组+去重数 df.groupby(by=df.pf).ip.value_counts() # groupby 分组+去重的值及数量 df.groupby('name').agg(['sum', 'median', 'count']) 数据合并 # 合并拼接行 #将df2中的行添加到df1的尾部 df1.append(df2) # 指定列合并成一个新表新列 ndf =...
除了sum之外,Pandas还支持各种聚合函数:mean、max、min、count等。 7. 数据透视表 Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。
在这个例子中,是s.l opdropna().is_unique == True。 还有一类单调函数,它们的名字是自描述的: s.is_monotonic_increasing () s.is_monotonic_decreasing () s._strict_monotonic_increasing () s._string_monotonic_decreasing () s.is_monotonic()。这是意料之外的,出于某种原因,这是s.is_monotonic_...
is_unique,nunique, value_counts drop_duplicates和duplicated可以保留最后出现的,而不是第一个。 请注意,s.unique()比np.unique要快(O(N)vs O(NlogN)),它保留了顺序,而不是像np.unique那样返回排序后的结果。 缺失值被当作普通值处理,这有时可能会导致令人惊讶的结果。