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
# 定制函数,不同数值出现在统计列表中的次数 def count_unique_values(data): counts = {} for value in data: if value in counts: counts[value] += 1 else: counts[value] = 1 return counts # 调用函数并打印结果 value_counts = count_unique_values(data) print(value_counts) 1. 2. 3. 4. ...
s.index.is_unique Out[7]: False # 去掉重复的索引为 s.index.unique() Out[9]: Index(['B', 'A', 'C', 'D'], dtype='object') # 按索引分组求和 s.groupby(s.index).sum() Out[11]: A 6 B 2 C 3 # 构建一个二级索引所需参数,元组形式 a = [['a','a','a','b','b','c...
【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dfg=df.groupby(['key1','key...
对DataFrame当中的close列进行重新赋值为1。 # 直接修改原来的值 data['close'] = 1 # 这一列都变成1 # 或者 data.close = 1 2.3 排序 排序有两种形式,一种对于索引进行排序,一种对于内容进行排序: 2.3.1 DataFrame排序 (1)使用df.sort_values(by=, ascending=) 参数: by:指定排序参考的键 单个键...
unique() 方法提取数据框中的唯一值 nunique() 方法返回数据框中唯一值的计数 value_counts() 方法计算每个唯一值在系列中出现的次数 columns() 方法返回 DataFrame 的列标签 axes() 方法返回一个表示 DataFrame 轴的列表 isnull() 方法创建一个布尔系列以提取具有空值的行 notnull() 方法创建一个布尔系列,用于...
(30.2)df.std() :可以求得DataFrame对象每一列的标准差 (30.3)df.drop() :删除特定索引 031, 异常值检测和过滤2 (31.1)unique() :唯一,去重 (31.2)df.query:按条件查询 032,异常值检测和过滤3 (32.1)df.sort_values():根据值排序;df.sort_index():根据索引排序 重新创建数据 035,常用聚合函数(count,...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
def UniqueResults(dataframe): for col in dataframe: dataframe[col]=dataframe[col].unique() return dataframe 两次,我都收到错误: Length of Values does not match length of index 解决此问题的一种方法是将唯一值保留在列表中并使用itertools.zip_longest转置数据并将其传递到 DataFrame 构造函数中: ...
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 ...