使用Pandas的nunique函数计算DataFrame每列的唯一值数量

最新推荐文章于 2024-11-26 07:18:09 发布
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本文介绍了如何使用Pandas的nunique函数来计算DataFrame每列的唯一值数量，通过示例展示了其用法，以及与其他类似函数如unique和value_counts的区别。

使用Pandas的nunique函数计算DataFrame每列的唯一值数量

在数据分析的过程中，我们经常需要计算DataFrame每列的唯一值数量。Pandas提供了nunique函数来实现这个功能。本文将详细介绍如何使用nunique函数计算DataFrame每列的唯一值数量。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
   
   
    'A': [1, 2
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用Python获取DataFrame中多个数据列的唯一值
m0_47037246的博客
06-06 1022
在数据处理中，获取数据集中某些特定数据列的唯一值是很常见的需求。本文将介绍使用Python Pandas库获取DataFrame中多个数据列唯一值的方法。可以看到，我们成功地获取了列’Name’和’Gender’的唯一值，而年龄列并没有包含在结果中。现在，我们要获取列’Name’和’Gender’的唯一值。此方法既简单又有效，可以轻松地获取DataFrame中多个数据列的唯一值。用Python获取DataFrame中多个数据列的唯一值。如果要获取整个DataFrame的唯一值，只需要调用。
pandas使用unique函数计算dataframe单个数据列中的独特值、或者计算dataframe多个数据列的独特值（get unique values of column or columns）
data+scenario+science+insight
01-27 2502
pandas使用unique函数计算dataframe单个数据列中的独特值、或者计算dataframe多个数据列的独特值（get unique values of column or columns）
Pandas教程之十：从DataFrame的列中获取唯一值
最新发布
潜洋的专栏
11-26 1660
unique() 函数删除列上的所有重复值，并为多个相同值返回单个值。在本文中，我们将讨论如何从Pandas DataFrame中的列中获取唯一值。# 获取任意列的唯一值 df.ColumnName.unique()下面是一些示例，通过这些示例我们可以获取数据框中列中的唯一值。创建一个带有列表字典的示例 Pandas 数据框，假设列名称为A、B、C、D 和 E，其中包含重复元素。Python# Import pandas package import pandas as pd# create a dicti
DataFrame.nunique()，DataFrame.count()
dili8870的博客
03-26 2572
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：bool，默认为True，不要在计数中包含NaN。 返回...
Series和DataFrame--唯一值、值计数以及成员资格
Mikowoo007的博客
07-21 3055
from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd obj = Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c']) obj 0 c 1 a 2 d 3 a 4 a 5 b 6 b 7 c 8 c dtype: object .unique(...
使用pandas中的nunique函数计算dataframe每一行数据的独特值个数是一项重要的任务。下面我来为大家详细介绍这一操作步骤及对应的源代码。
code88888的博客
08-09 630
接下来，我们可以使用nunique函数计算行中的独特值个数。使用pandas中的nunique函数计算dataframe每一行数据的独特值个数是一项重要的任务。下面我来为大家详细介绍这一操作步骤及对应的源代码。以上是使用pandas中的nunique函数计算dataframe每一行数据的独特值个数的详细介绍及相应的源代码。首先，我们需要导入pandas库，并使用read_csv函数读取我们需要处理的csv文件。在上述代码中，axis=1表示我们对每一行进行操作，而不是对每一列进行操作。
pandas使用nunique函数计算dataframe每一个数据行的独特值的个数（count number of unique values in each row of dataframe）
data+scenario+science+insight
04-20 709
pandas使用nunique函数计算dataframe每一个数据行的独特值的个数（count number of unique values in eachrow of dataframe）
使用Pandas计算DataFrame每列的唯一值个数
DevForge的博客
09-08 402
在数据分析和处理中，我们经常需要了解数据集中每列的唯一值个数，以便进行数据清洗、数据探索和特征工程等任务。Pandas是一个功能强大的Python库，提供了各种数据操作和分析工具，其中包括了计算DataFrame每列唯一值个数的函数。列’A’包含整数值，列’B’包含字符串值，列’C’包含浮点数值，列’D’包含布尔值。函数来计算DataFrame每列的唯一值个数，并提供相应的源代码示例。运行上述代码，将按列的顺序输出每列的唯一值个数。运行以上代码，将得到每列的唯一值个数的输出结果。
pandas使用goupby函数和nunique函数计算每个分组对应的多个变量的独特值的个数（ unique values of each group in dataframe）
data+scenario+science+insight
02-13 820
pandas使用goupby函数和nunique函数计算每个分组对应的多个变量的独特值的个数（ unique values of each group in dataframe）
DataFrame按列的unique值划分源数据为unique个子数据DataFrame
酱紫煲饭~
06-29 4848
dataframe按某一列的distinct值将源数据划分成多个子数据dataframe,并分别将子数据保存为csv # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Administrator # @DateTime : 2020/6/29 22:35 # @FileName : subdata.py # @SoftWare : PyCharm import numpy as np import os import pandas as pd from config.featu
用nunique()函数，统计每一列的不同个数。
weixin_50929843的博客
02-25 987
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': ['C0', 'C0', 'C0', 'C0'], 'B': ['C0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C0', 'C0', 'C0'], 'D': ['C0', 'D1', 'D2', 'D3']}) print(df1) print(df1.nunique().
Python——nunique()和unique()
赖格宝的博客
01-12 2603
方法只会计算不同值的数量，对于重复出现的值，只计算一次。如果想要计算重复值的数量，可以使用。中，它返回的是 "item_name" 列中所有不同的值的数组。上面这两个代码都可以返回 "item_name" 列中不同值的数量。中，它会返回 "item_name" 列中不同值的数量。
Python--unique()与nunique()函数
Python热爱者的博客
09-26 6404
1 unique() 统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array. 当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法. import numpy as np a = [1,5,4,2,3,3,5] # 返回一个array print(np.unique(a)) # [1 2 3 4 5] # 返回该元素在list中第一次出现的索引 print(np.unique(a,return_index=True)) # (array([1, 2, 3,
chatgpt赋能Python-python_nunique
a058046的博客
05-24 733
nunique是Python中pandas库中的函数，用于统计一个序列中不同元素的数量。它的作用等同于SQL中的DISTINCT COUNT。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是。
Pandas之unique和nunique傻傻分不清楚
莫莫先生的博客
03-27 1440
unique 返回的是所有唯一值的数组，nunique 返回的是所有唯一值的计数总和。
集合set()、unique()、nunique()
weixin_50951788的博客
01-04 1174
difference()方法返回一个包含两个集合之间的差异的集合。就是返回的集合包含仅存在于第一个集合中而不存在于两个集合中的元素，即差集。统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.dataframe.groupby().agg()：分组聚合函数(第一个括号分组，第二个括号聚合)set.discard( x ) 移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。union() 方法返回包含了所有集合的元素，重复的元素只会出现一次，即并集。
Pandas中的unique()和nunique()方法
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读万卷书 行万里路
04-06 3万+
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。而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。具体如下： 如果Series或DataFrame中没有None值，则unique()方法返回的序列数据的长度等于nuniqu...
Pandas入门篇（二）-------Dataframe篇2（Dataframe数据的处理！巨详细易懂，适合新手！）（机器学习前置技术栈）
2301_77539454的博客
04-24 2626
Dataframe在进行数据清洗和预处理时，我们需要遵循一定的步骤和原则。首先，我们需要对数据进行整体的了解和探索，包括数据的来源、结构、分布以及存在的问题等。然后，我们可以根据问题的具体情况选择合适的方法进行清洗和处理。例如，对于缺失值，我们可以选择填充、删除或插值等方法；对于重复值，我们可以选择删除或合并等方法。同时，我们还需要注意保留数据的原始信息和特征，避免在清洗过程中引入新的误差或偏差。本篇详细的介绍了Dataframe进行数据清洗和预处理的api和原则。
Python unique()和nunique()区别
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Python unique()和nunique()区别
在Python中如何使用函数将Pandas中dataframe值相同的一列删去
04-06
可以使用Pandas的drop_duplicates函数来删除dataframe中重复的行，具体示例如下： ``` python import pandas as pd # 创建示例dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 6, 7, 8], 'C': [9...
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