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...
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...
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(...
df['Country'] # 等同于 df.loc[:,['Country','Income']] # 特别注意: loc对应的是名字 也就是显示索引 Dataframe的形式 df[['Country','Age']] # 等同于 #获取指定的多行多列 : 特别注意两个中括号的使用 Dataframe的形式 df.loc[['a','b'],['Country','Age']] df.iloc[[0,2],[1,2]...
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|...
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, ...
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,...
在DataFrame中删除多余的列——del["列名"] 4 将嵌套字典(Series数组也差不多)赋给DataFrame.默认将外层字典的键作为了列名,内层字典的键作为了行索引(如果显示决定了索引,就按显示的来)。 ps:如果设置了DataFrame中index和column中的name属性(DataFrame.index.name()) ...
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' 任何想法如何解决它? 原文由 jwzinserl 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
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' 任何想法如何解决它? 原文由 jwzinserl 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...