python | Pandas.unique()函数 unique()是Pandas中的一个函数,用于获取Series或DataFrame中的唯一值,它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组,按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列,比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name': ['John','Tom','Alice','John'],'Age':...
import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv('data.csv') # 提取唯一值 column1_unique_values = df['column1'].unique() column2_unique_values = df['column2'].unique() # 打印唯一值 print('Unique values in column1:', column1_unique_values) print('Unique values in colu...
列切片 .loc[:,column1:column2] 聚合操作 所谓的聚合操作:平均数,方差,最大值,最小值…… 使用value_counts()函数,统计列中各个元素出现次数 使用unique()函数查看一列中有哪些元素 四、pandas的拼接操作(类似数据库的联表) pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join --...
unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
df['column_name'].fillna(value=0, inplace=True)- 使用统计方法填充：利用均值、中位数或众数等统计值来填充缺失值。df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)- 使用插值法：线性、多项式等方法填充缺失值，适用于时间序列数据或其他连续变量。from pandas import DataFrame, ...
Python unique merge Use: out = df1[df1.Column1.isin(df2.Column1)] Prints: >>> out Column1 Column21 key_2 11002 key_3 1100 Pandas Unique Values作为带计数的列 您可以使用df.apply和pd.value_counts* df.apply(pd.value_counts).T bronze gold silverCanada 1 2 1China 1 1 2South Korea ...
unique_values=df['column_name'].unique() 1. 请将column_name替换为您要查看的实际列名。 完整代码示例 下面是一个完整的示例,演示如何查看Dataframe某一列的不同取值: importpandasaspd# 读取数据并创建Dataframedf=pd.read_csv('data.csv')# 查看某一列的取值unique_values=df['column_name'].unique()pri...
python中使用DataFrame常见属性查看 dataframe的属性,DataFrame类:DataFrame有四个重要的属性:index:行索引。columns:列索引。values:值的二维数组。name:名字。这个类是Pandas最重要的类之一。构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
pandas常用命令 读取excel文件: df=pd.read_excel(fpath,sheet_name=name,usecols=[n,m,...]) 创建数据表: pd.DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) 一、数据表信息查看 1.查看维度:df.shape 2.查看数据格式 每一列数据的格式:df.dtypes 查看某一列数据的格式:df['列名'].dty...