使用Pandas中的apply()方法,将nunique()方法应用于DataFrame中的每一列,返回的是唯一值的个数。 unique_values = df.apply(pd.Series.nunique)print(unique_values) Name3Age3Gender2dtype: int64
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...
slice data frames and assign the values to a new data frame using row numbers and column names. The code assigns the first three rows and all columns in between to the columns named Artist and Released. Creating a new dataframe with iloc slicing In this example, we assign the first two...
Pandas DataFrame.nunique(~) 方法计算 DataFrame 中每行或每列的唯一值的数量。 参数 1.axis | int 或string 计算唯一值数量的轴: 值 意义 0 或"index" 计算每一列。 1 或"columns" 计算每一行。 默认情况下,axis=0。 2. dropna | boolean | optional 是否忽略 NaN 。默认情况下,dropna=True。
Python Pandas dataframe.nunique()用法及代码示例 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 Pandasdataframe.nunique()函数返回在请求的轴上具有不同观测值数量的系列。如果将axis的值设置为0,则它将找到...
到目前为止,我的代码非常简单,我尝试了 2 种方法,一种使用新的 dataFrame,一种不使用。 #With New DataFrame def UniqueResults(dataframe): df = pd.DataFrame() for col in dataframe: S=pd.Series(dataframe[col].unique()) df[col]=S.values return df #Without new DataFrame def UniqueResults(...
For this purpose, we can use the combination ofdataframe.groupby()andapply()method with the specifiedlambda expression. Thegroupby()method is a simple but very useful concept in pandas. By using this, we can create a grouping of certain values and perform some operations on those val...
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...
# Unique row values df1 = df.drop_duplicates() print("Get unique rows from the DataFrame:/n", df1) # Set default param Keep = first # Get the unique rows df1 = df.drop_duplicates(keep='first') print("Get unique rows from the DataFrame:\n", df1) ...
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...