In the above example, thenunique()function returns a pandas Series with counts of distinct values in each column. Note that, for theDepartmentcolumn we only have two distinct values as thenunique()function, by default, ignores all NaN values. 2. Count of unique values in each row You can ...
describe():此方法详细说明数据类型及其属性。 dataframe_name.describe() unique():此方法用于从给定列中获取所有唯一值。 dataframe[‘column_name].unique() nunique():这个方法类似于unique,但它会返回唯一值的计数。 dataframe_name[‘column_name].nunique() info():此命令用于获取数据类型和列信息 columns:...
将date变量,转化为 pandas 中的 datetine 变量 df.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:360entries,0to359Datacolumns(total5columns):# Column Non-Null Count Dtype---0id360non-nullint641date360non-nulldatetime64[ns]2产品360non-nullobject3销售额360non-nullfloat644折扣360non-nullfl...
Passing axis='column'(列方向, 每行) does things row-by-row instead. In all cases, the data points are aligned by label before the correlation is computed. ->按照行进进行计算, 前提是数据是按label对齐的.Unique Values, Value Counts, and Membership...
is_unique,nunique, value_counts drop_duplicates和duplicated可以保留最后出现的,而不是第一个。 请注意,s.unique()比np.unique要快(O(N)vs O(NlogN)),它保留了顺序,而不是像np.unique那样返回排序后的结果。 缺失值被当作普通值处理,这有时可能会导致令人惊讶的结果。
unique_values = data['column_name'].unique() 除了unique()函数,Pandas还提供了其他一些方法来获取唯一值,如value_counts()函数可以返回每个唯一值的出现次数,nunique()函数可以返回唯一值的个数。 唯一值的应用场景非常广泛。例如,在数据清洗和数据预处理阶段,我们经常需要对数据集中的重复值进行处理,获取唯一值...
语法-df['your_column'].value_counts() 我们将从我们的数据框中获取Course_difficulty列的计数。 # count of all unique values for the column course_difficultydf['course_difficulty'].value_counts() value_counts函数的基本用法 该value_counts函数以降序返回给定索引中所有唯一值的计数,不包含任何空值。我们...
Python program to count by unique pair of columns in pandas # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'id': ['192','192','168','168'],'user': ['a','a','b','b'] }# Creating a DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display...
以下是一些示例用法：对 Series 使用 nunique：import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, None])# 计算 Series 中的唯一值数量unique_count = data.nunique()print(unique_count)输出：5在这个示例中，nunique 函数计算了 Series 中的唯一值数量，忽略了缺失值（None），...
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。