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"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
要取得pandas中某一列数据的所有去重之后的值,可以使用unique()函数。例如,要取得DataFrame中的column_name列的所有去重之后的值,可以使用以下代码: unique_values = df['column_name'].unique() 1. unique()函数会返回一个numpy数组,其中包含了所有去重之后的值。如果想要将该数组转换为列表,可以使用tolist()函数。
DataFrame是pandas中最常见的对象(series也是) DataFrame提供的是一个类似表的结构,由多个Series组成DataFrame 是一个表格型的数据类型 DataFrame 常用于表达二维数据,什么叫做二维呢 ? 非常接近于电子表格,它的竖行称之为 columns,称之为 index,也就是说可以通过 columns 和 index 来确定一个主句的位置。 对于DataFra...
(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,...
金融数据dataframe,按值排序后重置索引再存储。 data.sort_values(["A","B"]).reset_index(drop=True) feather feather读写速度一流,在空间充足的情况下首选,在小于3GB的DataFrame情况下优势显著。适合, 内存占用小于3GB的DataFrame文件 磁盘空间十分充足。 不必支持分布式计算 pd.read_feather() parquet parquet读...
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_data=data.drop_duplicates() 数据的合并和重塑是 Pandas 的强大功能之一。merge()方法用于根据共同的列或索引将两个或多个 DataFrame 对象进行合并,concat()方法则用于沿轴进行拼接。例如,有两个 DataFrame 对象df1和df2,它们有共同的列'key',可以使用merge()方法进行合并: ...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
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...
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...