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)...
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...
def unique_in_df(df): out = {} for col in df.columns: out[col] = {} unique = df[col].unique() for u in unique: out[col][u] = df[col].value_counts()[u] for k, v in out.items(): print(f'{k}: {len(v)}') print('unique values :', end=' ') for k1, v1 in ...
第一种:df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种:df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象; 第三种:df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后col2的值; 首先生成一个表格型数据集: 代码语言:javascript 代码运...
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...
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...
df = pd.pivot_table(df, index=['Agent', 'Player'], margins=True, margins_name='Total', columns=['Month'], values=['Amount', 'UniqueID'], aggfunc={'Amount': 'sum', 'UniqueID': 'nunique'}) nunique将获取每个分组的唯一值的计数。 Amount UniqueID Month 1 2 3 Total 1 2 3 Tot...
df.values #读取全部数据 df.head() #读取前n行数据,不加参数前5行 .tail() 2.2.3 获取行数或列数 df.shape #获取行数和列数,元组形式, len( df ) #获取行数,不计入表头 df.shape[0] #获取行数,不计入表头 df.shape[1] #获取列数 2.2.4 获取整行或整列数据 读取行 df.loc[[0]] #读取第...
y1=df['value'].values # Plot fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(16,5),dpi=120)plt.fill_between(x,y1=y1,y2=-y1,alpha=0.5,linewidth=2,color='seagreen')plt.ylim(-800,800)plt.title('Air Passengers (Two Side View)',fontsize=16)plt.hlines(y=0,xmin=np.min(df.date),xmax=np.max...
reindex(columns=new_colunms_list, fill_value=now_time) #now_time设置为全局变量 data_t = df_new1[df_new1.columns[1:]] data_T_new = data_t.astype(str) data_result_tuples_new = [tuple(i) for i in data_T_new.values] # 插入数据库 db = MYSQL_DB() # 实例化一个对象 sql_new...