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...
原文地址:Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用
代码语言:python 代码运行次数:0 复制 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.getOrCreate()# 创建示例数据集data=[("apple",1),("banana",2),("apple",3),("banana",4),("orange",5)]# 将数据集转换为DataFramedf=spark.createDataFrame(data,["fruit","value"...
1,2,3]) np.digitize(a,bins) --- array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64) Exp Value x < 0 : 0 0 <= x <1 : 1 1 <= x <2 : 2 2 <= x <3 : 3 3 <=x : 4 Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array. Compares 0.5 ...
python Powered by 金山文档 数组 转载 技术领航舵手 2023-12-12 21:07:12 0阅读 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'...
DataFrame({"col": [1, 2, 3, None]}, dtype="Int64") # df["col"].unique() works fine, as expected ds2 = ray.data.from_pandas(df) ds2.unique("col") # raises TypeError: boolean value of NA is ambiguous Issue Severity Medium: It is a significant difficulty but I can work around...
print(df['Gender'].value_counts()) Output: Male 3 Female 2 Name: Gender, dtype: int64 In the above example, the pandas seriesvalue_counts()function is used to get the counts of'Male'and'Female', the distinct values in the columnBof the dataframedf. ...
unique_value = data["Team"].nunique() # printing value print(unique_value) #Output:10 例子2# : >>>importpandasaspd >>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]}) >>> df.nunique() A3 B3 dtype: int64 >>> df=pd.DataFrame({'A':[1,1,2], ...
Python Copy Output: 这个例子展示了如何对不同的列应用不同的聚合函数。我们对’Value1’列计算总和和平均值,对’Value2’列计算最小值和最大值。 2.2 自定义聚合函数 除了内置函数,我们还可以使用自定义函数进行聚合: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B'...
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...