df['折扣'].nunique()## 11 种不同的折扣11df['折扣'].unique()## 11 种不同的折扣,从0折一直到10折array([0.7,0.1,0.8,0.4,0.2,0.3,0.5,1.,0.6,0.9,0.])df['折扣'].value_counts()0.2430.4420.3410.7380.6340.1330.8330.5300.9261.0210.019Name:折扣,dtype:int64df['折扣'].value_counts().plot...
.unique()和.nunique()是 Pandas 中用于处理数据唯一值的函数。 .unique() .unique()用于返回一个数组,其中包含 Series 或 DataFrame 列中的唯一值。 对于Pandas Series 对象,可以直接调用.unique()函数。 对于Pandas DataFrame 对象,需要指定列名,例如df['column_name'].unique()。 .nunique() .nunique()用...
03 value_counts 如果说unique可以返回唯一值结果的话,那么value_counts则在其基础上进一步统计各唯一值出现的个数;类似的,unique返回一个无标签的一维ndarray作为结果,与之对应value_counts则返回一个有标签的一维series作为结果。 例如,在上述例子中,不仅想知道开课的课程名,还需了解各门课的选课人数,可用语句为: ...
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。
df["score"].unique() 结果如下: 6、value_counts:求一组数据中每个值出现的次数(很重要) value_counts不仅可以统计一组数字中,不同值出现的次数,还可以统计一组字符串中,不同值出现的次数。 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format(i) for i in range(1,10)], ...
Count Unique操作经常与GroupBy一起使用,以计算每个组中唯一值的数量: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'SubCategory':['X','Y','X','Z','Y','Z','Y','X'],'Value':[1,2,1,3,2,3,2,4]})# 按Category分组...
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 (4) describe和info data.info():返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型 data.describe():默认统计数值型数据的各个统计量。包...
df["score"].unique() 结果如下: 6、value_counts:求一组数据中每个值出现的次数(很重要) value_counts不仅可以统计一组数字中,不同值出现的次数,还可以统计一组字符串中,不同值出现的次数。 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format(i) for i in range(1,10)], ...
2. unique & nunique unique显示所有的唯一值是什么;nunique显示有多少个唯一值。需要注意的是:需要在具体列上操作,本身DataFrame并没有这两个方法 df['Physics'].unique()df['Physics'].nunique() 3. count & value_counts count返回非缺失值元素个数;value_count...
调用这个函数df_value_countdistinct(df,by='a',s='c')得到的结果就是A对应1,B对于1,C对应2,通过set对c列去重后再计数。查资料的过程中发现StackOverflow网站提供的一种解法很优雅,思路就是把根据a列分表的过程直接用df.groupby('a')实现,于是直接写df.groupby('a').c.nunique()或df.groupby('a')....