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
+loc() : DataFrame +index() : Index +columns() : Index +values() : ndarray +head(n) : DataFrame +tail(n) : DataFrame +shape() : Tuple[int, int] +info() : None +describe() : DataFrame +dropna() : DataFrame +fillna(value) : DataFrame } class Index{ +__getitem__(key) : A...
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...
对于DataFrame或2D ndarray输入,None的默认行为相当于copy=False。如果data是包含一个或多个Series的字典(可能具有不同的dtype),copy=False将确保不复制这些输入。 版本1.3.0中的更改。 另请参见: DataFrame.from_records 使用元组构造函数,也可以使用记录数组。 DataFrame.from_dict 从Series、数组或字典的字典创建。
我在pandas 中做数据透视表,在做 groupby 时(计算不同的观察值) aggfunc={"person":{lambda x: len(x.unique())}} 给我以下错误: 'DataFrame' object has no attribute 'unique' 任何想法如何解决...
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['city'].unique...
plt.bar(gender_count.index,gender_count.values)plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number of Students')plt.title('Gender Distribution')plt.show() 同样地,我们还可以使用其他类型的图表来展示数据,如折线图、散点图等。 在实际的数据分析过程中,我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理,以满足特定的分析需...
# 删除重复的行df_unique=df.drop_duplicates()print(df_unique) 1. 2. 3. 输出结果如下所示: name age gender 0 Alice 25 Female 1 Bob 30 Male 3 Charlie 35 Male 1. 2. 3. 4. 从输出结果可以看出,新的DataFrame中不包含重复的行,只保留了第1行、第2行和第4行。
(30.2)df.std() :可以求得DataFrame对象每一列的标准差 (30.3)df.drop() :删除特定索引 031, 异常值检测和过滤2 (31.1)unique() :唯一,去重 (31.2)df.query:按条件查询 032,异常值检测和过滤3 (32.1)df.sort_values():根据值排序;df.sort_index():根据索引排序 重新创建数据 035,常用聚合函数(count,...
Python是一种高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,广泛应用于数据处理、科学计算、人工智能等领域。在处理数据块列表并将其转换为DataFrame的过程中,可以使用Python中的pandas库...