假设我们要统计的列名为"column_name",下面是对该列进行统计的代码: # 统计列中的唯一值unique_values=data['column_name'].unique()# 统计列中的总数total_count=data['column_name'].count()# 统计列中的平均值mean_value=data['column_name'].mean()# 统计列中的最小值min_value=data['column_name'...
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 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...
unique_values[column] = set() # 遍历每一行,提取每列的值 for row in reader: for i, value in enumerate(row): column = header[i] unique_values[column].add(value) # 输出每一列的唯一值 for column, values in unique_values.items(): print(f"列名:{column}") print(f"唯一值:{values}")...
df[['Country','Income']] # 取两列的值 注意传入的列表形式 最后是df形式 df['Country'].unique() # 去重 df['Country'].nunique() # 去重以后查看个数 df['Country'].value_counts() # 统计元素数据的个数 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 增加一列 df['eco'] =range(1,9) #...
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...
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['city'].unique...
在python中实现多列排序,用sort_values(),只要在sort_values后的括号中以列表的形式指明要排序的多列列名及每列的排序方式即可。 3. 数值排名 在Python中对数值进行排名,需要用到rank()方法。rank()方法主要有两个参数,一个是ascending,用来指明升序排列还是降序排列,默认为升序排列;另一个是method,用来指明待排列...
pairs = zip(columns, values) # ('name','GOOG'), ('shares',100), ('price',490.1) 遍历结果 for column, value in pairs: ... 常见用途:使用zip构建字典的键/值对 d = dict(zip(columns, values)) # {'name': 'GOOG', 'shares': 100, 'price': 490.1} ...
可以通过shape,size,index,values等得到series的属性 可以使用s.head(),tail()分别查看前n个和后n个值 对Series元素进行去重 s.unique() s2 = Series(data=[11,11,22,33,22,44,44,33,55,66,66,66]) s2.unique() 当索引没有对应的值时,可能出现缺失数据显示NaN(not a number)的情况 ...
5.查看某一列的唯一值:df['列名'].unique() 6.查看数据表的值:df.values 7.查看数据表索引:df.index 8.查看列名称:df.columns 9.查看前n行数据:df.head(n)#默认前5行数据 10.查看后n行数据:df.tail(n)#默认后5行数据 二、数据清洗 1.用0填充NA: df.fillna(value=0)#生成副本,不影响原df,添...