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','
然后在你的 Python 脚本中导入它: importpandasaspd# 导入 pandas 库 1. 步骤2: 创建一个数据框 接下来,我们需要创建一个数据框。这里我们用一些示例数据: data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Charlie','David'],'Age':[24,27,22,24,22,30]}df=pd.DataFrame(data)# 创建一个数据框...
首先,我们需要导入Pandas库并创建一个DataFrame: importpandasaspd# 创建一个示例数据集data={'Name':['Alice','Bob','Alice','Charlie','Bob','David'],'Age':[25,30,25,35,30,40],}df=pd.DataFrame(data)print("原始数据:")print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 输出结果...
来自专栏 · Python 3 人赞同了该文章 Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单,都是求Series或Pandas中的不同值。 其中unique()方法返回的是去重之后的不同值,而nunique()方法则直接放回不同值的个数。 特别说明:当Series和DataFrame中包含np.NAN, np.NaN...
主要使用 unique 查看某列或整个 DataFrame 的唯一值有哪些。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[30]:importpandasaspd...:...:# 创建示例 DataFrame...:data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Charlie'],...:'Age':[25,30,35,25,35],...:'City':['New York...
```python DataFrame[column].unique() ``` 其中,DataFrame是我们要进行去重操作的数据框,column表示我们要对哪一列进行去重操作。 2. 示例 我们以一个示例来说明unique函数的用法。假设我们有如下的一个数据框: ``` A B 0 1 a 1 2 b 2 3 a 3 1 c 4 2 b 5 3 a 6 1 a ``` 如果我们想要对...
首先，我们需要明确数据结构和数据类型。假设我们有一个包含多个列（例如，姓名、年龄、性别等）的DataFrame对象，我们可以通过以下步骤使用unique函数进行去重：步骤1：使用unique函数对单个列进行去重 在Python的pandas库中，我们可以使用DataFrame对象的drop_duplicates()方法对单个列进行去重。例如，假设我们要去除DataFrame...
python import numpy as np # 创建一个包含重复元素的数组 arr = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]) # 使用unique函数去除重复元素 unique_arr = np.unique(arr) print(unique_arr) 这段代码会输出:[1 2 3 4 5],重复的元素都被去除啦! Pandas库: 对于DataFrame或Series对象,可以使用drop_dupli...
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: ...
【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】统计DataFrame行或列不同值的个数df.nunique()选择题关于以下代码说法错误的是?import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[1,1,1]})print(df)print("===")result1 = df.nunique()print(result1)print("===")result2 = df.n...