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...
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...
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()print(unique_values) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 确保将data.csv替换为您实际的数据文件路径,并将column_name替换为您要查看的实际列名。 状态图 为了更好地理解...
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 ...
Python unique merge Use: out = df1[df1.Column1.isin(df2.Column1)] Prints: >>> out Column1 Column21 key_2 11002 key_3 1100 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 ...
values] # 插入数据库 db = MYSQL_DB() # 实例化一个对象 sql_new = """ insert into offline_history_new(OFF_TIME,BUILD_ID,BUILD_NAME,BUILD_FUNCTION,Access_time) values (%s,%s,%s,%s,%s)""" # 插入数据库 db.insert_table_to_sql(sql_new, data_result_tuples_new) # 连续掉线天数统计 ...
foriindf.BP.values: ifi =='LOW': df.BP.replace(i,0, inplace =True) elifi =='NORMAL': df.BP.replace(i,1, inplace =True) elifi =='HIGH': df.BP.replace(i,2, inplace =True) foriindf.Cholesterol.values: ifi =='LOW': ...
unique() # 创建子图的数量(即A列中非重复值的数量) num_subplots = len(unique_values) # 设置子图的布局(列数固定为3,行数是根据总图数/3,向上取整数来获取) fig, axes = plt.subplots(math.ceil(num_subplots / 3), 3, figsize=(15, 60)) # fig:一个外框图 axes:m*n个子图 axes_flat = ...
print(df.pivot_table(index=["Company","Name"],columns="Year",values="Sale")) 13.apply()与applymap()函数 函数apply() 和applymap()都需要与匿名函数lambda结合使用。apply()函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。