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...
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...
于是,就得请出另外一个好用的方法values_counts() 示例如下 print(df.Gender.value_counts()) >>> Gender M 1303 F 499 Name: count, dtype: int64 作用 value_counts()是一种查看DataFrame中某列有多少个不同类别(不限于两个类别)的快捷方法,并可计算出每个不同类别在该列中有多少次重复出现,实际上就...
查看dataframe的前n行:dataframe.head(n) 查看dataframe的后n行:dataframe.tail(n) 查看dataframe的数据描述:dataframe.describe【得到的结果为count、mean、std、min、25%、50%、75%、max】 查看dataframe的维度:dataframe.shape 查看dataframe的数据总个数:dataframe.size 查看dataframe的区域数据:dataframe.loc[行标签,...
DataFrame作为一个表格数据,需要进行集合操作 空值操作 运算方法 运算说明 df.count() 统计每列的非空值数量 df.bfill() 使用同一列中的下一个有效值填充NaN df.ffill() 使用同一列中的上一个有效值填充NaN df.fillna(value) 使用value填充NaN值 df.isna()df.isnull()df.notna()df.notnull() 检测每个元...
1.创建一个DataFrame对象 pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # data表示数据,可以是ndarray数组,series对象、列表、字典等 # index表示行标签(索引) # columns表示列标签(索引) # dtype每一列数据的数据类型 # copy用于复制数据 # 返回值DataFrame ...
在Python中,可以使用pandas库来计算DataFrame中某一列的出现次数。具体步骤如下: 1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,如果没有安装可以使用以下命令进行安装: ...
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...
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下 pd.value_counts(values,sort=True,#是否排序,默认是要排序ascending=False,#默认降序排列normalize=False,#标准化、转化成百分比形式...
Series.count() 返回系列中非空单元格的个数。 value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用 df['收货人'].value_counts() # Series.value_counts()也可以 ...