def boolean_df(item_lists, unique_items):# Create empty dict bool_dict = {} # Loop through all the tags for i, item in enumerate(unique_items): # Apply boolean mask bool_dict[item] = item_lists.apply(lambda x:
print(df.nunique(dropna=False)) 3)按行统计唯一值数量 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'A': [1,2,2,3,None],'B': ['x','y','x','z','x'],'C': [1.0,2.0,2.0,2.0,None] }) print(df.nunique(axis=1))
pandas中有两种重要对象:Series和DataFrame。前者类似一维数组,后者可看成Excel中的表格数据。后文将用df表示任意的DataFrame对象,用s表示任意的Series对象,用pd表示pandas库。 pd.Series(data=, index=, dtype=,……) #data可为列表、字典等多种类型,其余参数为可选项 pd.DataFrame(data=, index=, columns=,...
范例1:采用nunique()函数查找列轴上唯一值的数量。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the first dataframedf = pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1],"B":[5,2,54,3,2],"C":[20,20,7,3,8],"D":[14,3,6,2,6]})# Print the dataframedf 让我们使用dataframe.nunique()函...
创建一个与df_1具有相同结构的空DataFrame df_2来存储计数。使用NumPy数组和布尔掩码来有效地过滤test_...
PandasDataFrame.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: 默认情况下,axis=0。 2.dropna|boolean|optional 是否忽略NaN。默认情况下,dropna=True。 返回值 Series,保存源 DataFrame 的每行或每列中唯一数字的计数。
问For循环遍历dataframe pythonENi = [1,2,3] o = [4,5,6] for i2,o2 in zip(i,o): ...
pandas 使用for loop python向Dataframe添加元素你不能将字符串附加到 Dataframe 中。试试这个。
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
pandas.DataFrame.mul 函数是一个非常有用的方法,用于将 DataFrame 的元素与其他元素(另一个 DataFrame、Series 或一个常数)逐元素相乘。这个方法通常用于数据处理和分析中,以执行规模调整、单位转换或其他元素级的计算。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.mul方法的使用。