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...
用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11...
问Python Pandas :带有aggfunc = count唯一distinct的数据透视表ENpandas是用python进行数据分析最好用的...
python 某列distinct python distinct count 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,1...
import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv("titanic_test_data.csv") 我们将使用pandas数据框架来存储数据,还将用到各种pandas函数来操作数据框架。SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。 titanic_df [“ age”]。unique()将在此处返回唯一值的数组,因此需要使用len()来获取...
df.groupby('sex').agg({'tip': np.max,'total_bill': np.sum})# count(distinct **)df.groupby('tip').agg({'sex': pd.Series.nunique}) as SQL中使用as修改列的别名,Pandas也支持这种修改: # first implementationdf.columns = ['total','pit','xes']# second implementationdf.rename(columns...
import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame """ Series的应用 """ obj = pd.Series([4, 7, -5, 3]) # 带有索引的值,从0开始索引 print(obj) # 0 4 # 1 7 # 2 -5 # 3 3 print(obj.values) # 返回值[ 4 7 -5 3...
pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计,查阅value_counts的官方文档可以发现,这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数,normalize参数设置为True则将计数变成频率,例如df的a列中共有6行,而C出现了3次,于是C对应的值就是0.5;bin参数可以设置分箱;dropna可以设置是否考虑缺失值,默认是不...
import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv("titanic_test_data.csv") 1. 2. 我们将使用pandas数据框架来存储数据,还将用到各种pandas函数来操作数据框架。 SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。 titanic_df [“ age”]。unique()将在此处返回唯一值的数组,因此需要使用...
functions)使用,比如:count、avg等。Pandas对合计函数的支持有限,有count和size函数实现SQL的count python中的group也支持迭代常用于循环对整个df进行分组然后再进行加工 代码案例 直接groupby计算 #按c列分组分别计算a,b列的和 data.groupby('c').sum()