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
import pandas as pd import numpy as np # 创建示例DataFrame data = { 'column_name': [1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6], 'other_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] } df = pd.DataFrame(data) # 获取列中的唯一非缺失值 unique_value = df['column_name'].dropna(...
read_csv()函数:可以将frame文件直接读成frame。 movies=pd.read_csv(r'names\job1880.txt',names=column) read_csv函数有一个sep参数,设置分隔符,可以给这个参数传入正则表达式。 skiprows参数,参数是一个list,表示读取文件的时候,跳过list中的几行,第一行为0 read_excel()函数 可以直接读取excel文件为DataFram...
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...
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
获取在 dataframe column 中唯一的数据 df.unique( )例子 python 的可视化 matplotlib plot 參考資料 Coursera: Introduction to Data Science in Python Data Science (Chris Albon) Data Science: GoodHart's Law|Goodhart's Law Pandas文档|Pandas中文文档|...
使用pd.merge() 合并时,会自动根据两者相同column名称的那一列,作为key来进行合并。 每一列元素的顺序不要求一致 (17.1)一对一合并 (17.2)多对一合并 (17.3)多对多合并 (17.4)key的规范化 使用on = 显式指定哪一列为key,当2个DataFrame有多列相同时使用 使用left_on和right_on指定左右两边的列作为key,...
1.可以直接用index,column直接赋值给dataFrame 2.可以利用字典的格式,键为原本的某个index,值为新的index,进行赋值。 离散化和元面划分: pd.cut(A,B)A为目标分组的类别,B为目标被分组的数据,返回的是一个二维数组(数组由每个数据所在的分组构成)+含有以目标分组为名的label属性。默认分组为闭区间(元面边界),...
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。 df["col1"] #选择某一列,返回的是Series类型 df[["col1"]] #选择某一列,返回的是DataFrame类型 ...
我在pandas 中做数据透视表,在做 groupby 时(计算不同的观察值) aggfunc={"person":{lambda x: len(x.unique())}} 给我以下错误: 'DataFrame' object has no attribute 'unique' 任何想法如何解决...