count() values_counts DataFrame常用方法 列举表 方法功能 head([n])/tail([n]) 返回前/后n行记录(参数n为可选项有默认值) describe() 返回所有数值列的统计信息 max()/min() 返回所有数值列的最大/小值 mean()/median() 返回所有数值列的均值/中位数 std() 返回所有数值列的标准
df = pd.DataFrame(data) # 在某个列中统计不同值的数字。 value_counts = df['Category'].value_counts() print(value_counts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这个代码首先导入了pandas库,并用字典创建了一个包含重复值的DataFrame。调用value_counts()方法,我们可以得到每一个不同值的出现...
通过调用pd.DataFrame()函数并传入字典，我们可以创建一个简单的DataFrame对象。
stack()函数,可以将DataFrame的列转化成行,原来的列索引成为行的层次索引。(stack和unstack方法是两个互逆的方法,可以用来进行Series和DataFrame之间的转换) duplicated():返回一个布尔型Series,表示各行是否重复。 drop_duplicates():返回一个移除了重复行后的DataFrame pct_change():Series也有这个函数,这个函数用来计...
用列表创建:然后通过DataFrame创建,index作为行索引,columns作为列索引。 Top~~ 3、基本操作: 查看dataframe的行索引:dataframe.index 查看dataframe的列索引:dataframe.columns 查看dataframe的值:dataframe.values 【值的类型为numpy.narray】 通过dataframe['列名'] 来查看值 , 【值的类型为series】 ...
我想知道实际有多少种水果记录在里面,就可以用count方法。代码大概就长这样:首先我得导入pandas库哈,这是使用DataFrame和Series的基础。然后创建一个Series,把那些水果名字放进去。接着,只要在这个Series后面点个count,神奇的事情发生,它马上就能返回非空水果名字的数量。 再说说DataFrame里的count方法哈。当我面对一个...
python dataframe count()函数的功能和用法 在Python中，Pandas库提供了DataFrame数据结构，其中包括了一系列用于数据处理和分析的函数，其中之一就是count()函数。count()函数用于计算DataFrame中每一列的非缺失值数量。count()函数的功能和用法如下：功能：•对DataFrame中的计算每一列或每一行的非缺失值的数量。用法...
ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, group them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data dropna : 布尔型,默认为True,表示不包括NaN 2.pandas.DataFrame.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric...
使用sort_values()方法按指定列的值对DataFrame进行排序。 df_sorted = df.sort_values(by='Age')# 按Age列的值排序 4. 数据分组与聚合 使用groupby()方法进行数据分组,然后结合聚合函数(如sum(),mean(),count()等)对分组数据进行操作。 grouped = df.groupby('City')['Age'].mean()# 按City分组并计算...
DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, 12], select=[29, 13, 17, 21, 8] )) bar_plot1 = sns.barplot(x='number', y='count', data=df, label="count", color="red") bar_plot2 = sns.barplot(x='number', y='select', data=df, label="select...