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
# 将唯一值重新标记到新列中 df['unique_values'] = df['column_name'].map(unique_values['column_name']) 在上述代码中,'unique_values'是新列的名称。 这样,通过以上步骤,我们可以重新标记行以识别groupby中的唯一值。 Pandas的优势在于其简洁而强大的数据处理和分析能力,适用于各种数据处理场景,包括数据...
在pandas中,可以使用`unique()`方法来获取DataFrame中某一列的唯一值。该方法返回一个包含唯一值的一维数组,可以用于查找数据中的不重复项。 使用方法如下: ```python i...
Python中的Pandas库可以轻松地帮助我们找到唯一的数据。 列中存在的唯一值按其出现的顺序返回。这不会排序其出现顺序。另外, 此方法基于哈希表。 它比numpy.unique()方法快得多, 并且还包含空值。 句法 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...
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 Categorical Array-like numpy 数组 ...
Python pandas.unique用法及代码示例用法: pandas.unique(values)根据哈希表返回唯一值。 唯一性按出现的顺序返回。这不会排序。 对于足够长的序列,比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 参数: values:1d array-like 返回: numpy.ndarray 或 ExtensionArray 返回可以是: 索引:当输入是索引时 分类:当输入是...
'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...
Pandas unique函数 Pandas中Series对象的唯一值 unique()函数用于获取Series对象的唯一值。 唯一性按出现顺序返回。基于哈希表的唯一,因此不排序 以NumPy数组形式返回唯一值。如果是扩展数组支持的Series,则返回仅具有唯一值的该类型的新ExtensionArray The unique() function is used to get unique values of Series ...
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 的...
unique_values = data.unique() unique_values array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64) 在这个示例中,我们有一个包含重复值的 Series 对象。通过调用 .unique() 函数,我们得到了一个只包含唯一值的数组 [1, 2, 3, 4, 5]。这个函数非常有用,当你想要了解数据中存在哪些不重复的值时。