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...
import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1, 2, 3, 4, 5], 'C': [1, 2, 3, 4, 5]} df = pd.DataFrame(data) # 获取列A的唯一值 unique_values = df['A'].unique() print(unique_values) 输出结果: 代码语言:txt 复制 [1 2 3 4...
使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
concat([df['FirstName'],df['LastName'],df['Age']]).unique()}") Python Copy输出:Unique FN: [‘Arun’ ‘Navneet’ ‘Shilpa’ ‘Prateek’ ‘Pyare’] Unique Values from 3 Columns:[‘Arun’ ‘Navneet’ ‘Shilpa’ ‘Prateek’ ‘Pyare’ ‘Singh’ ‘Yadav’ ‘Shukla’ ‘Lal’ ‘Mishra...
如何使用pandas库的unique()函数来查看数据集中的唯一值 参考:pandas unique values 在数据分析中,我们经常需要查看数据集中的唯一值。例如,我们可能想知道一个数据集中有多少个不同的用户,或者一个产品在多少个不同的地点销售。在这种情况下,我们需要使用pandas库的
pandas.unique(values) 参数 values:它是指由数组值组成的一维类似于数组的对象。 退货 此方法返回numpy.ndarray或ExtensionArray对象, 可以是: index:当用户通过索引作为输入时返回。 分类:当用户传递分类dtype作为输入时返回。 ndarray:当用户传递ndarray / Series作为输入时返回。
Python Pandas unique方法用法及代码示例Pandas unique(~) 方法返回输入数组的唯一值。返回值的顺序遵循其在输入数组中的原始顺序。 参数 1. values | array-like 输入数组。通常这是一个标准列表、一个系列或一个 NumPy 数组。 返回值 返回类型取决于 values 的类型: 输入类型 返回类型 Index Index Categorical...
'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...
1.用 unique 方法获取 Pandas DataFrame 列中的唯一值 PandasSeries的unique()方法在我们处理 DataFrame ...
unique_values = ("product_code","unique") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。 sales.groupby("store", as_index=False).agg( number_of_unique_values = ("product_code","nunique") ) 16、Lambda表达式 可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。