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':...
pandas常用函数 1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nuniqu...
也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如...
import pandas as pd # 创建空的DataFrame对象 df = pd.DataFrame() # 准备要插入的列数据 column_data = [1, 2, 3, 4, 5] # 插入列数据 df['New Column'] = column_data 这样,名为'New Column'的新列就会被插入到DataFrame对象中,其值为准备好的列数据。 此外,pandas还提供了其他许多功能强大的方...
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...
pandas 开发者推荐使用 sns.barplot(x=name_counts.value, y=name_counts.index) 更完整的画法 (seaborn) : ax=plt.figure(figsize=(30, 10)).add_subplot(111) sns.barplot(x=vc.index, y=vc.values) ax.set_xlim([0, 60]) ax.set_xlabel('Age', fontsize=18) ax.set_ylabel('Frequency', ...
andas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。类似于Numpy的核心是ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame两个核心数据结构展开的。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。 Pandas官方教程User Guide ,查看当前版本: ...
Pandas允许我们通过insert()函数来插入新的列。 df.insert(2, "new_column", [1, 2, 3, 4]) 说明: 上述代码将在DataFrame的第2列位置插入一个名为“new_column”的新列,并为其赋值为[1, 2, 3, 4]。 10. 数据转换 数据的行列转换是数据操作中的一种常见需求。Pandas提供了T属性(转置)来实现这一...
from pandas import Series, DataFrame 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...
Python可以利用pandas对数据表进行检查，当数据量巨大，常用工具无法打开时，我们可以使用pandas模块获取数据...