使用Pandas库中的unique()函数,可以找出DataFrame中某一列的唯一值。以下是一个示例代码: python 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...
使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
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...
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...
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...
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...
dtype: object>>> pd.DataFrame(s1, columns=["Value"]) Value name Tom age18sex male DataFrame常用的方法和属性 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html 还是使用上面的数据。 属性 >>>df.values array([['Curly Armstrong', 180.0, 77.0, ..., 1918.0, nan, nan], ...
unique() 方法提取数据框中的唯一值 nunique() 方法返回数据框中唯一值的计数 value_counts() 方法计算每个唯一值在系列中出现的次数 columns() 方法返回 DataFrame 的列标签 axes() 方法返回一个表示 DataFrame 轴的列表 isnull() 方法创建一个布尔系列以提取具有空值的行 notnull() 方法创建一个布尔系列,用于...
python中使用DataFrame常见属性查看 dataframe的属性,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