在这种情况下,我们不会使用drop_duplicate()。我的意思是,虽然我们可以这样做,但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说,很容易记住他们之间的差异。数据框架是一个表或工作表,而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说,数据框架由各种系列组成。 pandas Ser
.unique()返回的是一个数组 .drop_duplicates()返回的是一个Series iii)获取Series的重复部分和DataFrame的重复记录 duplicated(keep='first') Indicate duplicate Series values. Duplicated values are indicated as ``True`` values in the resulting Series. Either all duplicates, all except the first or all ...
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...
# 进行字符串分割 temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]] # 获取电影的分类 genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) # 增加新的列,创建全为0的dataframe temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list) 2...
特别注意检测和处理重复的数据,可以在图片中看到: 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。
pandas里有unique方法,SQL里有distinct关键字。如下面图左侧代码所示。两种方式输出的结果都含有9个uid,并且知道是哪9个。如果仅仅想知道有多少个uid,不关注具体值的话,可以参考右边的SQL,pandas用nunique()方法实现,而SQL里就需要用到一个count聚合函数与distinct组合的方式,表示去重并计数。(点击图片可以查看大图)...
唯一性(O(N) vs O(NlogN)),它会保留顺序,而不会返回排序结果。独特的。 缺失值被视为普通值,有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果你想排除nan,需要显式地这样做。在这个例子中,是s.l opdropna().is_unique == True。 还有一类单调函数,它们的名字是自描述的: s.is_monotonic_increasing () s.is_...
请注意,s.a uint比np快。唯一性(O(N) vs O(NlogN)),它会保留顺序,而不会返回排序结果。独特的。 缺失值被视为普通值,有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果你想排除nan,需要显式地这样做。在这个例子中,是s.l opdropna.is_unique == True。
nunique()# 删除重复数据df.drop_duplicates(inplace=True)# 某列等于某值df[df.col_name==0.587221]# df.col_name==0.587221 各行判断结果返回值(True/False)# 查看某列唯一值及计数df_jj2["变压器编号"].value_counts()# 时间段筛选df_jj2yyb_0501_0701 = df_jj2yyb[(df_jj2yyb['r_time'] >...
for i in data: print(i+": "+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果:我们发现,该数据集中money存在一个负值,department存在一个空值以及origin存在大小写问题。 4.2 空值处理 4.2.1 空值检测 data.isnull()# 查看整个数据集的空值data['department'].isnull()# 查看某一列的空值 data...