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
index.unique() Python Copy 示例 以下是代码 – import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...\n",index) # 返回索引中的元素数量 print("\n索引中的元素数量...\n",index.size) # 返回数据类...
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中使用unique函数查看唯一值。 #查看city列中的唯一值 df['city'].unique() array(['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', ' BEIJING '], dtype=object) 6.查看数据表数值 Python中的Values函数用来查看数据表中的数值 #查看数据表的值 df.values 7.查看列名称 Colums函数用...
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...
Python笔记:pandas之数据统计 算术运算和数据对齐 pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集。 自动的数据对齐操作在不重叠的索引处引入NaN值,缺失值会在算术运算过程中传播。
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data = pd.read_excel(路径,index_col='序号') data.sort_index(in...
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 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,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 在分析数据时,很多时候用户想要查看特定列中的唯一值。Pandas nunique() 用于获取唯一值的统计次数。
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 2 1 1 *我没有找到pd.value_counts的文档,因此,将github链接链接到函数。 编辑:在阅读源代码pd.Series.value_counts时,只调用pd.value_count...