使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
Pandas 是python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。 pandas的两大主要数据结构 Series和DateFrame,其中Series 是带标签的一维数组,可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引,它由两部分组成。 values:一组数据(ndarray类型...
Series有两个基本属性:index 和 values。在 Series 结构中,index 默认是 0,1,2……递增;然而我们也可以自己来指定索引,比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。 importpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramex1=Series([1,2,3,4])x2=Series(data=[1,2,3,4],index=['a','b','c','d'...
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...
Python之科学运算Pandas模块 一、Series数列 Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建 第一种:由列表或numpy数组创建 列表创建: Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'],name='Hello')...
import pandas as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data= pd.read_excel(path ,index_col='序号') data.sort_values(by=['语文','数学','英语'],inplace=True,ascending=[False,True,False]) print(data) 例2:按索引进行排序 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd path = 'c:/pandas/排...
Pandas是基于Numpy构建的,让以NumPy为中心的应用变的更加简单。 pandas的数据结构介绍 Series 由一组数据(各种 NumPy 数据类型)和一组索引组成: Values和index属性: 给所创建的Series带有一个可以对各个数据点进行标记的索引: 与普通NumPy数组相比,可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值: ...
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...
import pandas as pd # 假设 df 是你的 DataFrame missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values)删除含有缺失值的行或列：- 删除行：当缺失值过多或对分析影响较大时，可以选择删除包含缺失值的行。df_cleaned = df.dropna()- 删除列：如果某一列的大部分数据都是缺失的，可以考虑删除该列。...
一、Pandas数据结构 1、import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’]) series是一组数据与一组索引(行索引)组成的数据结构 3、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’],index=(1,3,4)) 指定索引 ...