Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有 nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单,都是求Series或Pandas中的不同值。其中unique()方法返回的是去重之后的不同值,而nunique()方法则直接放回不同值…
'''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...
# (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=True) print(p,q,m,n) # [1 2 3 4 5...
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=...
Python--unique（）与nunique（）函数 Python--unique（）与nunique（）函数参考：1 unique()统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.当list中的元素也是list时，尽量不要⽤这种⽅法.import numpy as np a = [1,5,4,2,3,3,5]# 返回⼀个array ...
python nunique函数 python np函数,1.numpy1.1numpy简介NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库,它非常重视数组。它允许你在Python中进行向量和矩阵计算,并且由于许多底层函数实际上是用C编写的,因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。简单来说n
Python Pandas Series.nunique详解 Python是一种用于进行数据分析的优秀语言,主要是因为它有很多以数据为中心的packages可以使用,Pandas就是其中一个软件包,可以更轻松地导入和分析数据。 pandas 是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作...
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...
("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")# As many colorsasthere are unique midwest['category']categories=np.unique(midwest['category'])colors=[plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))]# Step2:Draw Scatterplotwithunique ...
@SVMClassdef fit(self, X, y, eval_train=False):# if more than two unique labels, call the multiclass versioniflen(np.unique(y)) >2:self.multiclass =Truereturnself.multi_fit(X, y, eval_train)# if labels given in {0,1} change it to {-1...