def count_unique_values(data): counts = {} for value in data: if value in counts: counts[value] += 1 else: counts[value] = 1 return counts # 调用函数并打印结果 value_counts = count_unique_values(data) print(value_counts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
在pandas.Series的pandas.DataFrame列中,将描述获取唯一元素数(不包括重复项的案例数)和每个元素的出现频率(出现数)的方法。 使用pandas.Series方法的unique(),value_counts()和nunique()。还提供了nunique()作为pandas.DataFrame的方法。 在这里: pandas.Series.unique():返回NumPy数组ndarray中唯一元素值的列表 pand...
Pandas利用Numba在DataFrame的列上进行并行化计算,这种性能优势仅适用于具有大量列的DataFrame。 In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit r...
代码语言:txt 复制 # 对列'A'的值进行计数 count = df['A'].value_counts() print(count) 如果你想对整个DataFrame的行或列进行计数,可以使用shape属性: 代码语言:txt 复制 # 获取DataFrame的行数和列数 rows, cols = df.shape print(f"Rows: {rows}, Columns: ...
(30.2)df.std() :可以求得DataFrame对象每一列的标准差 (30.3)df.drop() :删除特定索引 031, 异常值检测和过滤2 (31.1)unique() :唯一,去重 (31.2)df.query:按条件查询 032,异常值检测和过滤3 (32.1)df.sort_values():根据值排序;df.sort_index():根据索引排序 重新创建数据 035,常用聚合函数(count,...
plt.bar(gender_count.index,gender_count.values)plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number of Students')plt.title('Gender Distribution')plt.show() 同样地,我们还可以使用其他类型的图表来展示数据,如折线图、散点图等。 在实际的数据分析过程中,我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理,以满足特定的分析需...
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() DataFrame.isnull是DataFrame.isna的别名。 items() 迭代(列名,Series)对。 iterrows(...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
df.isin(values=) #数据框中数据是否存在于values中,返回的是DataFrame类型 (4)数据清洗 数据清洗主要是一些重复值、缺失值和索引名称等问题的处理。 df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。