# 定制函数,不同数值出现在统计列表中的次数 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. ...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob']} df = pd.DataFrame(data) # 获取'Name'列的唯一值 unique_values = df['Name'].unique() # 输出唯一值 print(f"唯一值: {unique_values}") # 计算唯一值的个数 unique_count =...
DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name:名字。 这个类是Pandas最重要的类之一。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age','addr'三个属性,可以使用fame['na...
在Python DataFrame列中查找值可以使用以下方法: 1. 使用条件判断:可以使用条件判断语句筛选出满足条件的行。例如,要查找某一列中值为特定值的行,可以使用以下代码: ```pytho...
Series和Dataframe Series是由一组Numpy数组+各个数据的索引标签组成的类似于一维数组的对象。表现形式为左列为索引,右列为数据。 Series.values获得数组,Series.index获得索引。 Numpy数组的正常算法(加减乘除,条件过滤),在pandas中都会保留索引和值之间的连接。
values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标...
之前我们介绍的方法,都是可以用于dataframe以及series的,但是有一些方法是仅series拥有这些方法 unique unique方法,用于获取series当中的唯一值,类似于python当中的set(list_obj)操作,去除其中的重复值,返还一个只含有唯一值的数组。 In [238]: frame Out[238]: ...
(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,...
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。下图大致说明了一个简单的分组聚合过程。
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。