dataframe[‘column_name].unique() nunique():这个方法类似于unique,但它会返回唯一值的计数。 dataframe_name[‘column_name].nunique() info():此命令用于获取数据类型和列信息 columns:此命令用于显示数据框中存在的所有列名 示例: # importing pandas as pd for using data frameimportpandasaspd# creating d...
for key,group in data_3: print(key) print(group) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 注意: 使用字典或Series作为依据对数据进行分组时,如果行索引或列索引在分组依据(代码中的by_dict和by_dict1变量)中并没有找到对应关系,则对应的行或列是不参与最终的分组的(不是自成一组,可以从by_dict1分组的结果中看出此...
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...
df["fengxiang"].unique() array(['东北风', '北风', '西北风', '西南风', '南风', '...
[190, 182] 保存到列表的代码: >>> groups=[] >>> uniquekeys=[] >>> for k,g in groupby(data,key=keyfunc): groups=list(g) uniquekeys=k print(groups) print(uniquekeys) 相关参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67331d610102vkj6.html...
可以通过布尔判断,得到不重复的值(类比之前的.is_unique()方法) s = pd.Series([1,1,1,2,2,3,4,5])print(s.duplicated())print(s[s.duplicated() == False]) 1. 2. 3. –> 输出的结果为: 0 False1 True2 True3 False4 True5 False6 False7 Falsedtype: bool0 13 25 ...
先看第一种方法unique函数,unique返回的是一组数据,可理解为一维数组。 把数据读取到Python中,同样把数据集命名为orders。数据展示如下。 要查看CustomerID的唯一值,并把值赋给CusID,执行语句如下: CusID=orders[“CustomerID”].unique() CusID 其结果如下: ...
groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(df.dtypes)grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1) 可以如下打印分组: ...
username= Column(String(50),unique=True,nullable=False) age= Column(Integer,default=0) gender= Column(Enum('male','female','secret'),default='male')#Base.metadata.drop_all()# #Base.metadata.create_all()# #user1 = User(username='小一',age=17,gender='male')#user2 = User(username=...
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...