unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
df_unique = df.drop_duplicates()- 保留唯一值：df_unique = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])通过以上步骤，我们可以系统地处理数据集中的缺失值、异常值和重复数据，为后续的数据分析和模型构建打下坚实的基础。在实际操作中，选择最适合特定数据集和分析需求的方法至关重要。#python数据...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
(2) unique 1 ) 功能:去除数据中的重复元素,得到单值元素列表。它既是Numpy库的一个函数 (np.unique()),也是Series对象的一个方法。 2 ) 使用格式: np.unique(D), D 是一维数据,可以是 list、array、Series; D.unique(), D 是 Pandas 的 Series 对象。 3 ) 实例:求向量A中的单值元素,并返回相关索...
p = plt.boxplot(df['col1'].values,notch=True) outlier = p['fliers'][0].get_ydata() plt.show() len(outlier) 3. 数据标准化 3.1 离差标准化数据(区间缩放) # 自定义离差标准化函数 def MinMaxScale(data): data = (data-data.min())/(data-data.max()) ...
# 各国家的客户数data.groupby(data['Country'])['CustomerID'].nunique().sort_values(ascending=False) 输出结果: CountryUnitedKingdom3921Germany94France87Spain30Belgium25Switzerland21Portugal19Italy14Finland12Austria11Norway10ChannelIslands9Denmark9Australia9Netherlands9Cyprus8Japan8Sweden8Poland6Unspecified4Gr...
pivot_table = data.pivot_table(index='A', columns='B', values='C')pivot_table.plot(kind='bar')plt.show() 数据清洗 - 去除空格和特殊字符 # 去除空格data['ColumnName'].str.strip()# 去除特殊字符data['ColumnName'] = data['ColumnName'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9]', '') 使用...
degree =80#Definearangeof valuesforlambdalambda_reg_values = np.linspace(0.01,0.99,100)forlambda_reginlambda_reg_values:#For each value of lambda, compute build model and compute performance for lambda_reg in lambda_reg_values:X_train = np.column_stack([np.power(x_train,i)foriinrange(0,...
# Return missing valuesairquality.isna()我们还可以将isna方法与sum方法链接起来,该方法将返回数据框架中每列缺失值的细分。# Get summary of missingnessairquality.isna().sum()我们注意到CO2列是唯一缺少值的列。利用可视化发现缺失数据的...
df.values #值的二维数组,返回numpy.ndarray对象 s.nunique() #返回唯一值个数 s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。