3.1 基本Unique Count importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','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...
importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'Value':[1,2,1,3,2,3,2,4]})# 计算Value列中唯一值的数量unique_count=df['Value'].nunique()print("pandasdataframe.com - 唯一值数量:")print(unique_count) Python Copy Output: ...
python | Pandas.unique()函数 unique()是Pandas中的一个函数,用于获取Series或DataFrame中的唯一值,它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组,按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列,比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name': ['John','Tom','Alice','John'],'Age':...
Python是一种用于进行数据分析的优秀语言,主要是因为它有很多以数据为中心的packages可以使用,Pandas就是其中一个软件包,可以更轻松地导入和分析数据。 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...
pandas groupby 计算unique值,其中第一个Para['uniCount'], 运行为nan, 2 成功了,写法都一样 帮忙看下哪里错了, 或者换种写法? 1.para['uniCount'] = dfpartable.groupby('Par', as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique()) 2.paraStep['uniCount'] = dfpartable.groupby(['Par','Step'...
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环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pand...
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...
Python: SingleVRef[["Par","Step","max","min"]].drop_duplicates(inplace=True) # 或者 SingleVRef = SingleVRef[["Par","Step","max","min"]].drop_duplicates() 见:pandas.DataFrame.drop_duplicates,unique: Extract Unique Elements。 注意,nunique() 中的n 表示计数。
替代Excel Vba系列(一):用Python的pandas快速汇总 本文要点: 使用 xlwings ,如同 vba 一样操作 excel 使用 pandas 快速做透视表 注意:虽然本文是"替代Excel Vba"系列,但希望各位读者明白,工具都是各有所长,适合才是好...不过需求是不需要理会姓名,因此我们不处理。 [班级]列变成小数。其实是小数也不会影响结果...
df['hID'].count() 计算包括空值在内的总值,使用size属性: df['hID'].size 所以我跟着: print("%s unique users" % ratings["userId"].nunique()) 得到如下输出: (5,) unique users 在阅读了pandas.DataFrame.nunique()doc之后,我检查了它的数据类型: ...