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 ...
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: ...
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: ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
df.values df.index df.columns df.dtypes # 返回的是值为相应列数据类型的Series df.shape df.T ·汇总函数 info, describe只能实现较少信息的展示,如果想要对一份数据集进行全面且有效的观察,特别是在列较多的情况下,推荐使用pandas-profiling包,它将在第十一章被再次提到。
In [13]: df2 Out[13]: A a 0 a 1 b 2 In [14]: df2.index.is_unique Out[14]: False In [15]: df2.columns.is_unique Out[15]: True 注意 检查索引是否唯一对于大型数据集来说是比较昂贵的。pandas 会缓存此结果,因此在相同的索引上重新检查非常快。 Index.duplicated()会返回一个布尔型...
Out[14]:FalseIn [15]: df2.columns.is_unique Out[15]:True 注意 检查索引是否唯一对于大型数据集来说有点昂贵。pandas 会缓存此结果,因此在相同的索引上重新检查非常快。 Index.duplicated()将返回一个布尔数组,指示标签是否重复。 In [16]: df2.index.duplicated() ...
unique(df.columns) 使用pivot_table函数代替pivot:如果你希望保留重复的索引或列标签,并且希望在重塑数据时进行聚合操作,可以使用pivot_table函数。pivot_table函数允许你指定聚合函数(例如mean、sum等),并将重复的索引或列标签进行聚合。 import pandas as pd # 假设df是你的数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': ...
pivot:对于一个基本的长变宽操作而言,最重要的有三个要素,分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列,以及这些列和行索引对应的数值,它们分别对应了pivot方法中的index, columns, values参数。新生成表的列索引是columns对应列的unique值,而新表的行索引是index对应列的unique值,而values对应了想要展示的数值列。
df.sort_values(by='Class') 多个值排序,即先对第一层排,在第一层相同的情况下对第二层排序 思考题: 【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法? Series主要有:1)values;2)name;3)index;4)dtype。 Dataframe主要有:1)index;2)columns;3)values;4)shape。 【问题二】 value_counts会统计缺失值吗...