'Bob','Alice'],'city':['New York','London','Paris','New York','London','Paris'],'category':['A','B','A','B','A','C']}df=pd.DataFrame(data)# 计算name列的唯一值数量unique_count=df['name'].nunique()print(f"Unique names:{unique_count}")...
DataFrame.count(axis = 0,level = None,numeric_only = False )功能:计算每列或每行的非NA单元格。None,NaN,NaT和numpy.inf都被视作NA参数:axis : {0或'index',1或'columns'},默认为0(行),如果为每列生成0或'索引'计数。如果为每行生成1或'列'计数。 level : int或str,可选,如果轴是MultiIndex(...
Count Unique操作经常与GroupBy一起使用,以计算每个组中唯一值的数量: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'SubCategory':['X','Y','X','Z','Y','Z','Y','X'],'Value':[1,2,1,3,2,3,2,4]})# 按Category分组...
Displays a logical vector indicating which rows in the data frame ab are duplicates. Print Message for Unique Rows: print("Unique rows of the said data frame:") Prints the message indicating that unique rows in the data frame will be shown. Print Unique Rows: print(unique(ab)) Displays th...
2. count() DataFrame.count(axis = 0,level = None,numeric_only = False) 功能:计算每列或每行的非NA单元格。 None,NaN,NaT和numpy.inf都被视作NA 参数: axis:{0或'index',1或'columns'},默认为0(行),如果为每列生成0或'索引'计数。如果为每行生成1或'列'计数。
DataFrame.nunique(),DataFrame.count() 1. nunique() DataFrame.nunique(axis = 0,dropna = True ) 功能:计算请求轴上的不同观察结果 参数: axis : {0或'index',1或'columns'},默认为0。0或'index'用于行方式,1或'列'用于列方式。 dropna : b 数据 参考文献 技术 python函数let函数 python *函数...
问计算unique( )的返回值EN问题：从起点到终点总共有多少条路径 分析：f[x,y]=f[x+1,y]+f[x,...
The count of each unique value in a DataFrame is returned by this method. In addition, this method can be used to determine a series object with the count of unique values in a definite column. Example: import pandas as pd s_df = pd.DataFrame({'x': [7, 2, 2, 1], 'y': [0,...
要求是 arr 里面是相同的维数。 import numpy as np result1 = np.unique([1, 1, 2, 2, 2,...
df.astype({'col1':'int32'}).dtypes pandas.DataFrame.fillna: DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)#fillna()会填充nan数据,返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改,则把inplace设置为True...