使用GroupBy和计数 如果你想要在每个分组内计算总数(不考虑去重),你可以使用size()方法或count()方法(注意count()会排除NA值)。 total_counts = df.groupby('Department').size() print(total_counts) 输出: Department Finance 2 HR 3 IT 2 dtype: int64 结论 虽然GroupBy本身不直接提供去重功能,但结合nuniqu...
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,...
importpandasaspd# 创建一个包含学生姓名和年龄的数据集data={'Name':['Alice','Bob','Alice','Jane','Bob'],'Age':[20,21,20,22,21]}df=pd.DataFrame(data)# 使用groupby和count进行去重统计result=df.groupby('Age').Name.nunique().reset_index(name='Count')print(result) 1. 2. 3. 4. 5....
A.groupby( ["班级","性别"]) 单独用groupby,我们得到的还是一个 Groupby 对象。 mean() 组内均值计算 DataFrame的很多函数可以直接运用到Groupby对象上。 特别介绍的函数:nunique() 计算唯一值的个数 实现的功能是 sql里面的 count(distinct XX)的功能~~~真的是造福码农~~~ 其他可用的函数可以参考下表: 上...
汇总包括统计,描述数据帧中存在的所有数据。我们可以使用describe()方法总结数据框中的数据。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。
1. 理解groupby和count distinct的概念 groupby:pandas中的groupby方法允许你根据一个或多个列对数据进行分组,并对每个组应用聚合函数。 count distinct:在SQL中,COUNT(DISTINCT column)用于计算某个列中不同值的数量。在pandas中,虽然没有直接的count distinct函数,但可以通过nunique方法实现相同的功能。 2. 准备一个...
pandas groupby 计算unique值,其中第一个Para['uniCount'], 运行为nan, 2 成功了,写法都一样 帮忙看下哪里错了, 或者换种写法? 1.para['uniCount'] = dfpartable.groupby('Par', as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique()) 2.paraStep['uniCount'] = dfpartable.groupby(['Par','Step'...
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。
unique计算变量的取值个数。 其基本调用语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import toad toad.quality(dataframe, target='target', cpu_cores=0, iv_only=False) dataframe:数据集。 target:目标列或因变量列。 cpu_cores:将使用的最大 CPU 内核数,“0”表示将使用所有 CPU,“-1...
df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count']) 1. 14.对不同的群体应用不同的聚合函数 复制 df_summary=df[['Geography','Exited','Balance']].groupby('Geography').agg({'Exited':'sum','Balance':'mean'})df_summary.rename(columns={'Exited...