唯一值(Unique Values):数据集中不重复的值。 频率(Frequency):某个值在数据集中出现的次数。 相关优势 高效的数据处理:Pandas 底层使用 NumPy,能够高效地处理大量数据。 丰富的数据操作接口:Pandas 提供了大量的函数和方法来处理数据,如unique()、value_counts()等。
import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1, 2, 3, 4, 5], 'C': [1, 2, 3, 4, 5]} df = pd.DataFrame(data) # 获取列A的唯一值 unique_values = df['A'].unique() print(unique_values) 输出结果: 代码语言:txt 复制 [1 2 3 4...
使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
# Using pandas.unique() to unique values in multiple columnsdf2=pd.unique(df[['Courses','Fee']].values.ravel('k'))print("Get unique values from multiple columns:\n",df2)# Output:# Get unique values from multiple columns# ['Spark' 'PySpark' 'Python' 'pandas' 20000 25000 22000 30000]...
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(...
pandas.unique(values) 参数 values:它是指由数组值组成的一维类似于数组的对象。 退货 此方法返回numpy.ndarray或ExtensionArray对象, 可以是: index:当用户通过索引作为输入时返回。 分类:当用户传递分类dtype作为输入时返回。 ndarray:当用户传递ndarray / Series作为输入时返回。
01 nunique number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: 02 unique nunique用...
Following are quick examples of how to count unique values in the column. # 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() ...
1.用unique方法获取 Pandas DataFrame 列中的唯一值 PandasSeries的unique()方法在我们处理 DataFrame 的...
Pandas unique函数 Pandas中Series对象的唯一值 unique()函数用于获取Series对象的唯一值。 唯一性按出现顺序返回。基于哈希表的唯一,因此不排序 以NumPy数组形式返回唯一值。如果是扩展数组支持的Series,则返回仅具有唯一值的该类型的新ExtensionArray The unique() function is used to get unique values of Series ...