'd':'第三组','e':'第二组'}by_column=num_df.groupby(mapping,axis=1)
可以通过布尔判断,得到不重复的值(类比之前的.is_unique()方法) s = pd.Series([1,1,1,2,2,3,4,5])print(s.duplicated())print(s[s.duplicated() == False]) 1. 2. 3. –> 输出的结果为: 0 False1 True2 True3 False4 True5 False6 False7 Falsedtype: bool0 13 25 ...
In case you want to get unique values on multiple columns of DataFrame usepandas.unique()function, using this you can also get unique values of a single column. Syntax: # Syntax pandas.unique(values) Let’s see an example. Since the unique() function takes values, you need to get the ...
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str).replace('nan', '') 以上内容希望能对你有所帮助。 如何将取得pandas中某一列数据的所有去重之后的值 要取得pandas中某一列数据的所有去重之后的值,可以使用unique()函数。例如,要取得DataFrame中的column_name列的所有去重之后的值,可以使用以下代码: un...
(2) unique和nunique data['column'].nunique():显示有多少个唯一值 data['column'].unique():显示所有的唯一值 (3) count和value_counts data['column'].count():返回非缺失值元素个数 data['column'].value_counts():返回每个元素有多少个
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
("cannot handle a non-unique multi-index!") 4427 elif not self.is_unique: 4428 # GH#42568 -> 4429 raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") 4430 else: 4431 indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate...
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。
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_...
unique() 方法 查个数 还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数 2).apply() 方法,应用自定义函数 用.apply() 方法,可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数,进行数据处理 3)调用内置函数 4) 用 lambda 表达式 你定义了一个函数,而它其实只会被用到一次。那么,我们可以用 lambda 表达式来...