df_unique = df.drop_duplicates(subset=['Department', 'Name']) print(df_unique) 输出将只包含不重复的行: Department Name 0 HR Alice 1 IT Bob 2 IT Charlie 4 Finance David 5 Finance Eve 使用GroupBy和计数 如果你想要在每个分组内计算总数(不考虑去重),你可以使用size()方法或count()方法(注意cou...
2019年7月,随着pandas 0.25版本的推出,pandas团队宣布正式弃用panel数据结构,而相应功能建议由多层索引实现。 也正因为pandas这3种独特的数据结构,个人一度认为pandas包名解释为:pandas = panel + dataframe + series,根据维数取相应的首字母个数,从而构成pandas,这是个人非常喜欢的一种关于pandas缩写的解释。 03 数据...
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': [20,25,30,20],'Gender':...
http://df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 6 columns): id 6 non-null int64 date 6 non-null datetime64[ns] city 6 non-null object category 6 non-null object age 6 non-null int64 price 4 non-null float64dtypes: datetim...
注意:axis的具体含义,在操作DataFrame时极其重要,因此不要死记硬背,理解原理后,就永远忘记不了 。要记住不管是numpy还是pandas中,aixs的含义都是一致的。 2、sum、mean、count、max、min 这五个函数属于最常用的几个函数,在mysql中叫做“聚合函数”(只不过mean在mysql中叫做avg),我们以sum函数为例进行说...
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。 01 关于pandas pandas,python+data+analysis的组合缩写,是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库,与后两者共同构成了python数据分析的基础工具...
依旧利用.describe()函数,对职工信息中的性别“Sex”进行统计分析,发现Pandas库中能够智能识别数据类型并返回不一样的基本信息: 上述输出结果中,返回值count表示样本个数,unique表示类别数,top表示数量较多的是哪一类,freq表示数量较多的类别数。最终结论为:从14名职工的性别角度分析,女性职工占大多数,有9名。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
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...
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'...