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...
values:值的二维数组。 name:名字。 这个类是Pandas最重要的类之一。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age','addr'三个属性,可以使用fame['name']查看属性列内容,也可以这样直接查看。 frame按照'属性提取出来的每个列是...
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...
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...
函数中使用pd.read_csv函数读取csv文件,并通过unique()方法获取指定列的唯一值。最后,返回唯一值的数组。 使用该函数可以实现在column1中过滤csv中的唯一值并返回。以下是一个使用示例: 代码语言:txt 复制 csv_file = 'path/to/csv_file.csv' column_name = 'column1' unique_values = filter_unique_value...
(1)‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 (2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dic...
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。
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 ...
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。