my_list=[1,2,3,4,4,5,6,7,7,8,9,9]unique_dict={}forvalueinmy_list:ifvalueinunique_dict:unique_dict[value]+=1else:unique_dict[value]=1unique_count=len(unique_dict)print("Count of unique values using a dictionary:",unique_count) 输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
setdefault, test_list, count())) # printing result print("The unique value list is : " + str(res)) 输出 The original list is : [1, 4, 6, 1, 4, 5, 6] The unique value list is : [0, 1, 2, 0, 1, 5, 2] 3. 使用in,not in操作符和index # initializing list test_list ...
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求。
In [1]: from numba import jit, njit, vectorize, float64 In [2]: def custom_mean(x): return (x * x).mean() In [3]: @jit(cache=True) def custom_mean_jitted(x): return (x * x).mean() In [4]: %timeit rolling_df.apply(custom_mean, raw=True) CPU times: user 4.33 s, ...
all_unique(x) # False all_unique(y) # True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2. 字符元素组成判定 检查两个字符串的组成元素是不是一样的。 from collections import Counter def anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second) ...
df.rename(columns={'ISI':'isi'}, inplace = True) #ISI列列名改为isi 1. 三、描述性统计 1)计算某列变量频数 print(df['month'].unique()) #输出month列唯一值 print(df['month'].value_counts()) #输出month列各变量出现频数 1. 2. ...
因此,我们的猜测是正确的:如果我们没有user_rating_count,那么我们也没有average_user_rating(如果是这种情况,那么我们将不得不分别处理这两列的缺失值)。回到列的描述(介绍数据集部分)中,对于用户评分计数,我们发现“null 表示低于 5”,因此如果少于 5 个人对游戏进行评分,那么我们根本没有评分。
df.values #值的二维数组,返回numpy.ndarray对象 s.nunique() #返回唯一值个数 s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。
list 对象去重 def distinct_by(lst, key): seen_values=set() unique_items=[]foriteminlst:ifitem[key] notinseen_values: unique_items.append(item) seen_values.add(item[key]) seen_values=Nonereturnunique_items 过滤: my_list =[] my_list.append({"sea1":1,"age":2}) ...
_values astype resample shape to_xarray to_period kurt ffill idxmax plot to_clipboard cumsum nlargest var add abs any tshift nunique count combine keys values set_axis isnull sparse first_valid_index combine_first ewm notnull empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown value_...