In case you want to get the frequency of a column useSeries.value_counts(). This function returns a Series with the counts of unique values in the specified column. The index of the Series contains unique values, and the corresponding values represent the counts of each unique value in the...
Pandas Get Unique Values in Column Unique is also referred to as distinct, you can get unique values in the column using pandasSeries.unique()function, since this function needs to call on the Series object, usedf['column_name']to get the unique values as a Series. Syntax: # Syntax of ...
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...
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...
pandas.unique(values) # or df['col'].unique() Note To work with pandas, we need to importpandaspackage first, below is the syntax: import pandas as pd Let us understand with the help of an example, Python program to find unique values from multiple columns ...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
我们已经学过了unique和value_counts,它们可以从数组提取出不同的值,并分别计算频率: In SeanCheney 2018/04/24 2.3K0 Pandas常用的数据处理方法 其他 本文的Pandas知识点包括: 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式,这里我们来逐一介绍 1.1 ...
(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
Python在数据处理和准备方面一直做得很好,但在数据分析和建模方面就差一些。pandas帮助填补了这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而不必切换到更特定于领域的语言,如R。 与出色的 jupyter工具包和其他库相结合,Python中用于进行数据分析的环境在性能、生产率和协作能力方面都是卓越的。
在Series 和 DataFrame 中,算术函数有一个 fill_value 选项,即在某个位置的值缺失时要替换的值。例如,当添加两个 DataFrame 对象时,您可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将为 NaN(如果需要,您可以稍后使用 fillna 将NaN 替换为其他值)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...