Series([data, index, dtype, name, copy, ...]) 带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。 属性 属性描述 Axes Series.index Series的索引(轴标签)。 Series.array 该Series或Index的ExtensionArray支持的数据。 Series.values 根据dtype返回作为ndarray或类似ndarray的Series。 Series.dtype 返回底层数据的dtype对...
values根据dtype返回Series作为ndarray或类似ndarray的对象。empty如果Series为空，则返回True。方法 ...
1)unique函数,可得到Series中的唯一值数组: Ps:返回的唯一值是未排序的。可对结果再次进行排序(uniques.sort()) 2)value_counts函数,用于计算一个Series中各值出现的频率: Ps:为了便于查看,结果Series是按值频率降序排列的。 values_counts还是一个顶级pandas方法,可用于任何数组或序列: 3)isin用于判断矢量化集合...
count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用 unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique...
Python Pandas Series.nunique详解 Python是一种用于进行数据分析的优秀语言,主要是因为它有很多以数据为中心的packages可以使用,Pandas就是其中一个软件包,可以更轻松地导入和分析数据。 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...
3、普通无序分类特征可以用get_dummies编码 其实就是one-hot编码 In [7]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # series pd.get_dummies(df_train["Sex"]).head() Out[7]: female male 0 0 1 1 1 0 2 1 0 3 1 0 4 0 1 https://www.geeksforgeeks.org/ml-dummy-variable-trap-i...
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...
# Time Series Decompositionresult_mul = seasonal_decompose(df['value'], model='multiplicative', extrapolate_trend='freq') # Deseasonalizedeseasonalized = df.value.values / result_mul.seasonal # Plotplt.plot(deseasonalized)plt.title('Drug Sales Deseasonalized', fontsize=16)plt.plot() ...
values on the otheraxes are still respected in the join.keys : sequence, default NoneIf multiple levels passed, should contain tuples. Constructhierarchical index using the passed keys as the outermost level.levels : list of sequences, default NoneSpecific levels (unique values) to use for ...
tz_convert tz_localize unique unstack update 49. value_counts values var view where 50. xs 两者同名的方法有181个,另各有30个不同名的: 1. >>> A,B = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) if 'a'<=_[0]<='z'],[_ for _ in dir(pd.Series) if 'a'<=_[0]<='z'] 2. >>> len(...