'''df=pd.DataFrame({'A':[0,1,1],'B':[0,5,6]})print(df)print(df.nunique())# A B# 0 0 0# 1 1 5# 2 1 6# A 2# B 3# dtype: int64 也可与groupby结合使用,统计每个块的不同值的个数. all_user_repay = all_user_repay.groupby(['user_id'])['listing_id'].agg(['nun...
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nunique()方法,我们可以轻松地统计每个分组中不同元素的数量,这可以被视为一种去重后的计数方式。对于直接查看去重后的数据,我们可以使用...
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...
print(df.nunique()) # A B # 0 0 0 # 1 1 5 # 2 1 6 # A 2 # B 3 # dtype: int64 也可与groupby结合使用,统计每个块的不同值的个数. 1 2 3 4 5 6 7 all_user_repay=all_user_repay.groupby(['user_id'])['listing_id'].agg(['nunique']).reset_index() # user_id nuniq...
1. Groupby的基本原理 2. agg聚合操作 3. transform 4. apply 5. 25个代码示例 1. 单列聚合 2. 多列聚合 3. 多方式聚合 4. 对聚合结果进行命名 5. 多个聚合和多个函数 6. 不同列的聚合进行命名 7. as_index参数 8. 用于分组的多列 9. 排序输出 ...
In [80]: df4.groupby("A")["B"].nunique() Out[80]: A bar 1 foo 2 Name: B, dtype: int64 聚合函数可以对数据进行降维,下面是一些常用的聚合函数: 上面的函数都会忽略NA值。任何一个能够将Series转化为标量值的函数都可以作为聚合函数
print(np.unique(a,return_counts=True)) # (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 1, 2, 1, 2])) # 当加参数时,unique()返回的是一个tuple,这里利用了tuple的性质,即有多少个元素即可赋值给对应的多少个变量 p,q,m,n = np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,return_counts=...
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) sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对...
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'...
SingleVRef<- unique(SingleVRef[,c("Parameter","Step","max","min")]) 写成下面的感觉不对劲 SingleVRef['max'] = SingleVRef.groupby(['Par','Step'])['Value'].transform(lambda x: x.max()) SingleVRef['min'] = SingleVRef.groupby(['Par','Step'])['Value'].transform(lambda x: x.mi...