一旦我们有了 DataFrame,我们就可以使用 `nunique()` 和 `unique()` 函数来查找和显示每列的唯一值。 import pandas as pd # Read in the dataset data = pd.read_csv('your_data_file.csv') # Find and display the unique values for each column for column in data.columns: unique_count = data[...
unique()}") # Extending the idea from 1 column to multiple columns print(f"Unique Values from 3 Columns:\ {pd.concat([df['FirstName'],df['LastName'],df['Age']]).unique()}") Python Copy输出:Unique FN: [‘Arun’ ‘Navneet’ ‘Shilpa’ ‘Prateek’ ‘Pyare’] Unique Values from...
代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据到DataFrame data = pd.read_csv('data.csv') # 分组数据并获取某列的唯一值 unique_values = data.groupby('column_name')['column_name'].unique() # 打印结果 print(unique_values) 在上述代码中,需要将data.csv替换为实际的数据文件路径,column_na...
Series.nunique(dropna=True)# 或者DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)参数作用：axis：int型，0代表行，1代表列，默认0；dropna：bool类型，默认为True，计数中不包括NaN；先创建一个df：values_1 = np.random.randint(10, size=10)values_2 = np.random.randint(10, size=10)years = np.arange(201...
You can get unique values in column/multiple columns from pandas DataFrame using unique() or Series.unique() functions. unique() from Series is used to
data = pd.read_csv('your_data_file.csv') # Find and display the unique values for each column for column in data.columns: unique_count = data[column].nunique() unique_values = data[column].unique() print(f"Column '{column}' has {unique_count} unique values:") print(unique_values...
# Quick examples of count unique values in column # Example 1: Get Unique Count # Using Series.unique() count = df.Courses.unique().size # Example 2: Using Series.nunique() count = df.Courses.nunique() # Example 3: Get frequency of each value ...
# 将唯一值重新标记到新列中 df['unique_values'] = df['column_name'].map(unique_values['column_name']) 在上述代码中,'unique_values'是新列的名称。 这样,通过以上步骤,我们可以重新标记行以识别groupby中的唯一值。 Pandas的优势在于其简洁而强大的数据处理和分析能力,适用于各种数据处理场景,包括数据...
nunique 函数是 pandas 中用于计算 DataFrame 或 Series 中唯一值的数量的函数。nunique 是 "number of unique" 的缩写，它返回一个标量值，表示唯一值的数量。以下是 nunique 函数的详细解释和用法：DataFrame/Series.nunique(axis=, dropna=True)主要参数：axis：默认为 0，用于指定计算唯一值数量的轴，0 表示...
s.values#返回值array([2, 8, 1, 7]) s.dtype#元素的类型dtype('int32') 5、Series的常用方法 head(),tail() unique() isnull(),notnull() add() sub() mul() div() 可以把Series看成一个不定长的有序字典 s = Series(data=np.random.randint(0,10,size=(5,)),index=['a','b','c...