筛选多列: 根据条件筛选出满足条件的行 筛选出满足多个条件的行: 筛选出既满足行条件又满足列条件的数据: 将结果保存至本地。 3.对表格中的数据进行排序: 4.对某一列数据进行统计用data['某一列名'].value_counts() 5.对数据求和及求平均。 干货预警,后悔上次面试笔试前没多看几眼,导致笔试时脑子一片空白...
#查看订单明细号是否重复,结果是没。 df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 pd.pivot_table(sale,index="...
df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 pd....
data3.顾客性别.value_counts() tmp3 = data3.groupby(['饮料类型','顾客性别']) tmp3.count() #频数分布表 countTable = pd.pivot_table(data3,values=['饮料类型','顾客性别'],index=['饮料类型'],columns=['顾客性别'],aggfunc='count') countTable 2、分组展示 (1)单列数据 drinkTable = data...
print(type(data.c1.value_counts())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果为 a 2 d 1 c 1 Name: c1, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> 1. 2. 3. 4. 5. 返回的数据类型为Series结构。 7.计算占比 计算占比,是日常数据分析中的常见需求。下面我们通过一个实例来看一下如何...
接下来,我们可以使用value_counts()函数统计某一列不同值的个数,并将结果保存到一个新的DataFrame中。在我们的例子中,我们需要统计不同年龄的学生个数,所以选择age列。 # 统计年龄的个数age_counts=data['age'].value_counts().reset_index()# 重命名列名age_counts.columns=['age','count']# 输出结果prin...
df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left")#新的一年,必须卷死同学、同事,狠狠的提升一波自己的Python实力,这里我给大家准备了2023最新的Python学习资料、电子书、基础视频教程、实战案例,直接在...
A=[]forxinrange(2001,2006):Z=[]X=[]df=pd.read_excel('满意度新.xlsx',sheetname=str(x))X=df.课程名称.value_counts()df=df[df.出版社代码=='P115']df=df.reset_index(drop=True)# 重建索引Z=df.课程名称.value_counts()foriinrange(1,73):try:print(X[i])exceptKeyError:X[i]=100000...
df1["订单明细号"].duplicated().value_counts()df2["订单明细号"].duplicated().value_counts()df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 代码语言:javascript ...
使用value_counts()进行计数:对筛选后的数据进行计数,并将结果存储在一个新的Series对象中。 代码语言:txt 复制 count = filtered_data['Name'].value_counts() 输出结果:输出计数结果。 代码语言:txt 复制 print(count) 完整的示例代码如下: 代码语言:txt ...