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 DataFrame中为新列设置参数通常是指根据现有数据创建一个新列,并可能应用某些条件或计算。以下是一些基本示例: ### 创建新列 假设你有一个DataFrame `df`,并且...
一、About DataFrame DataFrame 是 Python 中 Pandas 库中的一种数据结构,是一种二维表。它类似 excel,或许说它可能有点像 matlab 的矩阵,但是 matlab 的矩阵只能放数值型值(当然 matlab 也可以用 cell 存放多类型数据),DataFrame 的单元格可以存放数值、字符串等,这就和 excel 表很像。 同时DataFrame 可以设置...
两个DataFrame的运算实际是两个DataFrame对应元素的运算,将得到一个新的DataFrame。 df1 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]), 'D2':pd.Series([11, 12, 13, 14, 15])}) df2 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]), 'D2':pd.Series([2, 2, 2, 2,...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
(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,...
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(...
DataFrame.pop(item)返回删除的项目 DataFrame.tail([n])返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 ...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
｀｀｀python import statistics house_prices＝20000, 35000, 18000, 25000 average_price＝statisticsmean(house_prices)print(average_price)｀｀｀这样就能快速得到房价的平均值。如果要找出最高房价和最低房价，也很简单。可以使用`max(）｀和`min(）｀函数：｀｀｀python max_price＝max(house_prices)min_price...