df = pd.DataFrame(data)#获取某一列的唯一值,也可以直接选择这一列,并使用Series的unique()方法unique_ages = df['Age'].unique()print(unique_ages) [202530] 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
# 假设 df 是你的 DataFrame missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values)删除含有缺失值的行或列：- 删除行：当缺失值过多或对分析影响较大时，可以选择删除包含缺失值的行。df_cleaned = df.dropna()- 删除列：如果某一列的大部分数据都是缺失的，可以考虑删除该列。df_cleaned = df....
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"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
unique_values = df["city"].unique() 说明: 上述代码将返回“city”列中的所有唯一值,这在分析地理数据或分类数据时非常有用。 7. 数据查找 有时候我们需要检查某个值是否在数据集中存在,这时可以使用isin()函数。 is_in = df["age"].isin([31, 21]) 说明: 上述代码将检查“age”列中是否存在31...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Index(['a','b','c'],dtype='object')a b c 同时索引也有它的方法和属性。 查看DataFrame的常用属性 包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引
frame.sort_values(by='b') 按columns=b这一列的值进行排序 axis=0 重复索引: 索引可以重复,常用于分层索引 obj.index.is_unique :判断某个index对应的值是否唯一 obj.unique()返回不重复的索引值 obj.value_counts()返回每个索引出现的次数 7.5 数据存储与读取 df = pd.read_csv('examples/ex1.csv') ...
import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv("titanic_test_data.csv")我们将使用pandas数据框架来存储数据，还将用到各种pandas函数来操作数据框架。SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。titanic_df [“ age”]。unique（）将在此处返回唯一值的数组，因此需要使用len（）来...
判断整个数据表数据是否为空值:df.isnull() 判断某一列数据是否为空值:df['列名'].isnull() 5.查看某一列的唯一值:df['列名'].unique() 6.查看数据表的值:df.values 7.查看数据表索引:df.index 8.查看列名称:df.columns 9.查看前n行数据:df.head(n)#默认前5行数据 10.查看后n行数据:df.tail...
1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() ...
df.dtypes df['B'].dtype df.B.dtype #查看列的数据类型 df.isnull() df['B'].isnull() df.B.isnull() #空值检查 df['B'].unique() #查看列中的唯一值 df.values #查看数据值 df.columns #查看各列的名称 df.head() df.head(10) #查看前N行数据 ...