进行group by count计数: count_result=df_unique.groupby('年龄').size().reset_index(name='人数') 1. 在上述代码中,我们首先使用drop_duplicates()函数对DataFrame进行去重处理,得到一个去重后的DataFramedf_unique。然后,我们使用groupby()函数按照年龄进行分组,并使用size()函数计算每个年龄段的学生人数。最后,...
接下来,我们将在分组后的DataFrame中计算去重的数量。如果我们只关注每个城市的消费金额的去重数量,可以使用以下代码: unique_counts=df.groupby('City')['Amount'].nunique().reset_index()unique_counts.columns=['City','Unique Amount Count']print(unique_counts) 1. 2. 3. 输出结果: City Unique Amount ...
此方法用于从数据帧中获取min、max、sum、count值沿着该特定列的数据类型。 describe():此方法详细说明数据类型及其属性。 dataframe_name.describe() unique():此方法用于从给定列中获取所有唯一值。 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[‘...
group=orders.groupby([“CustomerID”])[“CustomerID”].count() len(group) 其结果如下: 解释下第一条语句,后面加了[“CustomerID”].count(),这里是对CustomerID列进行计数,在结果中可以看到CustomerID值有1、2、3,且对应的数量分别是1、2、2,与orders表是一致的。 下一篇将介绍Excel中数据去重的操作方...
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（）来获取唯一值的计数。SELECT，WHERE，OR，AND，IN（有条件选择）现在你知道了如何以简单的方式探索数据框架，接着来尝试一些条件吧（在SQL中是WHERE子句）。如果...
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...
gender_count=df.groupby('Gender')['Name'].count()print(gender_count) 此外,我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。例如,我们可以计算每个性别学生的平均年龄: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 age_mean=df.groupby('Gender')['Age'].mean()print(age_mean) ...
In[64]:## 数据聚合进行相关计算 res = Iris.drop("Id",axis=1).agg({"SepalLengthCm":["min","max","median"], "SepalWidthCm":["min","std","mean",], "Species":["unique","count"]}) print(res) Out[64]: SepalLengthCm SepalWidthCm Species count NaN NaN 150 max 7.9 NaN NaN me...
Count:用来求某个数据的个数。 在以下所有的示例中所采用的模型为: from django.db import models # 定义作者模型 class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100, unique=True) age = models.IntegerField() email = models.EmailField() class Meta: db_table = 'author' def __...
FROM user GROUP BY user.gender'''#用group_by和having一起用ret= session.query(User.gender,func.count(User.id)).group_by(User.gender).having(User.age>20)print(ret)'''SELECT user.gender AS user_gender, count(user.id) AS count_1, user.age AS user_age ...