To count unique values in the Pandas DataFrame column use theSeries.unique()function along with the size attribute. Theseries.unique()function returns all unique values from a column by removing duplicate values and the size attribute returns a count of unique values in a column of DataFrame. S...
# Quick examples of getting unique values in columns# Example 1: Find unique values of a columnprint(df['Courses'].unique())print(df.Courses.unique())# Example 2: Convert to listprint(df.Courses.unique().tolist())# Example 3: Unique values with drop_duplicatesdf.Courses.drop_duplicates(...
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() 0.2 43 0.4 42 0.3 41 0.7 38 0.6 34 0.1 33 0.8 33 0.5 30 0.9 26 1.0 21 0.0 19 Name: 折扣, dtype: int64 df['折扣'].value_...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
Series(["S", "S", None, "M", "L", "S", None, "XL", "S", "M",]) # Get count of each value, it does not count missing values size.value_counts() 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pass dropna=False to get missing value count size.value_counts(dropna=False...
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），...
DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True 修改列名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
Python program to count by unique pair of columns in pandas# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = { 'id': ['192', '192', '168', '168'], 'user': ['a', 'a', 'b', 'b'] } # Creating a ...
(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
5.查看某一列的唯一值:df['列名'].unique() 6.查看数据表的值:df.values 7.查看数据表索引:df.index 8.查看列名称:df.columns 9.查看前n行数据:df.head(n)#默认前5行数据 10.查看后n行数据:df.tail(n)#默认后5行数据 二、数据清洗 1.用0填充NA: df.fillna(value=0)#生成副本,不影响原df,添...