arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']] pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color')) # 结果 MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']], codes=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]], names=['
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...
n_values : 'auto', int or array of ints Number of values per feature. - 'auto' : determine value range from training data. - int : number of categorical values per feature. Each feature value should be in ``range(n_values)`` - array : ``n_values[i]`` is the number of catego...
AI代码解释 from scipy.sparseimportissparseifissparse(adata.X):adata.obs['nUMIs']=adata.X.toarray().sum(axis=1)adata.obs['mito_perc']=adata[:,adata.var["mt"]].X.toarray().sum(axis=1)/adata.obs['nUMIs'].values adata.obs['detected_genes']=(adata.X.toarray()>0).sum(axis=1)els...
Generator, (function that use yield instead of return) Return sends a specified value back to its caller whereas Yield can produce a sequence of values. We should use yield when we want to iterate over a sequence, but don't want to store the entire sequence in memory. ...
df.values #值的二维数组,返回numpy.ndarray对象 s.nunique() #返回唯一值个数 s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。
#array(49486599) Vaex用不到1秒的时间计算好了结果。这是使用了内存映射。 5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列,虚列的行为与普通列一样,但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式,而不预先计算值。这些列仅在必要时才被延迟计算,从而保持较低的内存使用率。
foreleinnp.unique(li): res.append(ele) # Calculating the length to get the count of unique elements count =len(res) print("The count of unique values in the list:", count) # The count of unique values in the list: 4 Another approach is to create an array using thearray()function ...
returnnp.mean(n_absolute_maximum_values)iflen(x) > number_of_maximaelsenp.NaN defcount_above(x, t):iflen(x)==0:returnnp.nanelse:returnnp.sum(x >= t) / len(x) defcount_below(x, t):iflen(x)==0:returnnp.nanelse:returnnp.sum(x...
#查看 city 列中的唯一值 df['city'].unique() array(['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], dtype=object) 1. 2. 3. 4. 查看数据表数值 Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回,不包含表头信息。 #查看数据表的值 df.values arra...