因为在数据列中不是字符串而是数组，所以可以使用Counter和dict.get来获取0，如果没有匹配：
Getting unique values from multiple columns in a pandas groupbyFor this purpose, we can use the combination of dataframe.groupby() and apply() method with the specified lambda expression. The groupby() method is a simple but very useful concept in pandas. By using this, we can crea...
unique_values=df['column_name'].unique() 1. 请将column_name替换为您要查看的实际列名。 完整代码示例 下面是一个完整的示例,演示如何查看Dataframe某一列的不同取值: importpandasaspd# 读取数据并创建Dataframedf=pd.read_csv('data.csv')# 查看某一列的取值unique_values=df['column_name'].unique()pri...
+__setitem__(key, value) : None +__iter__() : Iterator +loc() : DataFrame +index() : Index +columns() : Index +values() : ndarray +head(n) : DataFrame +tail(n) : DataFrame +shape() : Tuple[int, int] +info() : None +describe() : DataFrame +dropna() : DataFrame +filln...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 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() ...
Get all keys from GroupBy object in Pandas Find unique values in a pandas dataframe, irrespective of row or column location How to check if a variable is either a Python list, NumPy array, or pandas series? Pandas, Future Warning: Indexing with multiple keys ...
Pandas DataFrame.nunique(~) 方法计算 DataFrame 中每行或每列的唯一值的数量。 参数 1.axis | int 或string 计算唯一值数量的轴: 值 意义 0 或"index" 计算每一列。 1 或"columns" 计算每一行。 默认情况下,axis=0。 2. dropna | boolean | optional 是否忽略 NaN 。默认情况下,dropna=True。
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 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() ...
Count Distinct Rows in a PySpark DataFrame Pyspark Count Values in a Column Count Distinct Values in a Column in PySpark DataFrame PySpark Count Distinct Multiple Columns Count Unique Values in Columns Using the countDistinct() Function Conclusion ...
PySpark Select Unique Values in A Column To select distinct values from one column in a pyspark dataframe, we first need to select the particular column using theselect()method. Then, we can get distinct values from the column using thedistinct()method as shown below. ...