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()0.2430.4420.3410.7380.6340.1330.8330.5300.9261.0210.019
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...
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用于统计唯一值...
count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用 unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique...
pandas agg count unique 参考:pandas agg count unique 在数据分析过程中,经常需要对数据集进行聚合操作,以便更好地理解数据的特征和分布。pandas是Python中一个强大的数据分析和操作库,它提供了丰富的函数来处理数据。本文将详细介绍如何使用pandas中的agg函数来进行聚合操作,特别是如何使用agg来计算唯一值的数量(count...
计算pandas Groupby对象中唯一值的最简单方法是使用nunique()方法。该方法返回Groupby对象中每个组的唯一值的数量。 考虑下面的代码示例。 示例 importpandasaspd# Load sample datadf=pd.read_csv('data.csv')# Group data by column 'A' and count unique values in column 'B'unique_count=df.groupby('A'...
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...
在本文中,我们将学习如何使用 values_count()从 panda 中提取名称和值。熊猫库配备了许多有用的功能,value_counts 就是其中之一。该函数返回熊猫数据帧中唯一项目的计数。语法:。value_count() 进场:导入必需模块。 制作数据框 使用value_count()进行处理 显示数据...
在本文中,我们将学习如何使用 pandas 中的 values_count() 提取名称和值。 panda 库配备了许多有用的函数,“value_counts”就是其中之一。此函数返回 pandas dataframe中唯一项的计数。语法:.value_count()方法:导入所需模块。 制作dataframe 使用value_count() 处理 显示数据...
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...