# 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(...
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...
一旦我们有了 DataFrame,我们就可以使用 `nunique()` 和 `unique()` 函数来查找和显示每列的唯一值。 import pandas as pd # Read in the dataset data = pd.read_csv('your_data_file.csv') # Find and display the unique values for each column for column in data.columns: unique_count = data[...
import pandas as pd # Read in the dataset data = pd.read_csv('your_data_file.csv') # Find and display the unique values for each column for column in data.columns: unique_count = data[column].nunique() unique_values = data[column].unique() print(f"Column '{column}' has {unique...
unique()}") # Extending the idea from 1 column to multiple columns print(f"Unique Values from 3 Columns:\ {pd.concat([df['FirstName'],df['LastName'],df['Age']]).unique()}") Python Copy输出:Unique FN: [‘Arun’ ‘Navneet’ ‘Shilpa’ ‘Prateek’ ‘Pyare’] Unique Values from...
To find unique values in multiple columns, we will use the pandas.unique() method. This method traverses over DataFrame columns and returns those values whose occurrence is not more than 1 or we can say that whose occurrence is 1.Syntax:pandas.unique(values) # or df['col'].unique() ...
'value_2':values_2})df对year列进行唯一值计数：df.year.nunique()输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数：df.nunique()3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。用法：# 直接将df或者series推断为合适的数据类型DataFrame.infer_objects()pandas支持多种数据类型...
unique_values = df['column_name'].unique() unique()函数会返回一个numpy数组,其中包含了所有去重之后的值。如果想要将该数组转换为列表,可以使用tolist()函数。例如: unique_values_list = df['column_name'].unique().tolist() 以上内容希望能对你有所帮助。
高效数据清洗与预处理,利用fillna、unique等函数,能够快速处理缺失值、去重等数据清洗工作,为模型输入做好数据预处理。 数据融合整合,Pandas 合并方法让您能够方便地横向或纵向合并多个数据源,打通数据壁垒,整合更多维度的信息。 发现数据潜在规律与异常,离散差分等分析手段,可以帮助您观测时间序列等数据的变化趋势,发现潜...
'unique_values': {col: df[col].nunique() for col in df.columns} } return pd.DataFrame(report.items(), columns=['Metric', 'Value']) 特征工程:# 创建新特征df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 35, 50, 100], labels=['child', 'young', 'middle', 'old'])...