python学习——pandas 唯一值unique( )，计数值value_counts( )及成员资格isin( )

最新推荐文章于 2024-12-02 15:54:15 发布
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作者：如是雨林 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23418043/article/details/82556305 
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python自学篇十六[pandas——数据分析 （四）：唯一值+值计数+成员资格+层次索引+统计数据]
Web_Student的博客
01-05 1095
文章目录概括：Numpy+Scipy+pandas+matplotlib一.pandas：唯一值、值计数以及成员资格二.pandas：层次索引1.两种索引值2.层次化索引三.pandas：按照层次索引进行统计数据1.sum()2.min()3.mean()四.算法运算和数据对齐五. 函数的应用和映射六. 重置索引 概括：Numpy+Scipy+pandas+matplotlib 一.pandas...
pandas 之 value_counts(), unique()
明顯有閒
07-12 6634
.value_counts() 统计不同值的个数，不包括 NaN；unique() 用来展示每个不同的值，包括 NaN。 test = pd.DataFrame({'a': [1, 1, np.NaN, 2, 3], 'b': [1, 2, 3, 4, 5], 'c': np.random.randn(5)}) test[...
pandas：唯一值unique( )，计数值value_counts( )及成员资格isin( )
错位的梦寐的博客
09-27 1187
唯一值 obj=pd.Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c','c']) print(obj) ''' 0 c 1 a 2 d 3 a 4 a 5 b 6 b 7 c 8 c 9 c dtype: object ''' print(obj.unique()) #['c' 'a' 'd' '...
Pandas-数据操作-常用函数（一）：unique（获取Series中的去重值）、value_counts（值计数、词频）、isin（成员资格）、duplicated（去重）、replace（替换）
u013250861的博客
04-10 1万+
一、unique()：唯一值 二、value_counts()：值计数 三、isin()：成员资格
unique&nunique&value_counts
bigfatbean
10-11 1475
> 查看数据库 SHOW databases; > 使用数据库 USE database_name; > 创建数据库 CREATE database database_name; > 删除数据库 DROP database database_name; > 创建表 CREATEtable table_name (column_name column...
pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例
09-20
本文将详细介绍pandas中关于唯一值判断、值计数以及成员资格判断的使用方法和示例。 首先，唯一值判断（unique values）是pandas中用于判断Series或DataFrame中是否包含重复数据的一个重要功能。使用`unique()`方法...
2021-11-07大数据学习日志——Pandas——Pandas数据清洗
tingbaobaoo的博客
11-07 840
01_缺失值处理 学习目标 知道什么是缺失值，为什么会产生缺失值 熟练掌握缺失值处理的方式 1.1 pandas 缺失值 NaN 简介 在实际进行数据处理的过程中，很多数据集都含缺失数据。 缺失数据有多重表现形式： 1）数据库中，缺失数据表示为NULL 2）在某些编程语言中用NA或None表示 3）缺失值也可能是空字符串''或数值0 4）在 pandas 中使用NaN表示缺失值 pandas 中的 NaN 值来自 NumPy 库 NumPy 中缺失值有几种表示形式：N...
Python_AI库 Pandas的数据结构及基本操作
noah__zhao的博客
04-27 698
以上的例子是Series数据结构的基本操作，包括创建、访问与切片、索引操作、数据操作、缺失数据处理、排序以及唯一值与频率统计等。同时，Pandas还提供了大量的函数和方法，使得数据处理和分析变得更加简单和直观，这在后面的文章中会陆续介绍。Pandas提供了两种主要的数据结构，它们分别是Series、DataFrame，它们都是建立在Numpy数组之上，因此运行速度很快。请注意，这些排序操作不会改变原始DataFrame，而是返回一个新的排序后的DataFrame。方法则用于对行或列的索引进行排序。
Python中Pandas常用函数及案例详解
qq_38519364的博客
03-13 2135
5、df.append() 功能：将另一个DataFrame添加到当前DataFrame的末尾。7、df.sort_values() 功能：根据一个或多个列的值对DataFrame进行排序。9、df.merge() 功能：按照指定的键（key）或者索引来合并两个DataFrame。2、pandas.DataFrame() 功能：创建一个DataFrame。3、df.loc 功能：基于行标签和列名来获取DataFrame的子集。10、df.corr() 功能：计算DataFrame中各列的相关系数。
利用Python进行数据分析（三）：pandas入门
catchmeifyoucOol的博客
11-17 785
利用Python进行数据分析（三）：pandas入门 pandas含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。 import pandas as pd Series和DataFrame用的次数非常多，所以将其引入本地命名空间中会更方便。
Python中unique()用法及代码示例
lalala121380的博客
06-29 1万+
Python中unique()用法及代码示例
python/pandas/Numpy数据分析-统计描述，唯一值，值计数
Prince的博客
09-29 1405
pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分属于简约统计，用于从Series中提取一个值，或者从DataFrame中提取一列或者一行Series 注意：与NumPy数组相比，这些函数都是基于没有缺失数据的建设构建的，也就是说：这些函数会自动忽略缺失值。 count 非 NA 值的数量 describe 针对 Series 或 DF 的列计算汇总统计 min , max 最小值和最大值 argmin , argmax 最小值和最大值的索引位置（整数） idxmin , idxmax
【Pandas】pandas.unique详解与实战应用：一探独一值的奥秘，用于返回数据中唯一值的数组
科技改变人类，技术成就未来
08-04 1413
在数据分析和处理过程中，常常需要提取一列或一组数据中的唯一值，即独一无二的元素。pandas.unique 是 Pandas 提供的一个函数，用于返回数据中唯一值的数组。本文将详细介绍 pandas.unique 的用途和用法，包括其参数详解、示例代码以及进阶使用技巧。
pandas 大数据获取某列所有唯一值
最新发布
Aa123456789_55的博客
12-02 936
是一个非常高效且简洁的方法来获取 DataFrame 中某一列的所有唯一值。这种方法直接利用了 pandas 库内部的优化机制，避免了显式的列表转换和额外的数据结构创建，因此在内存占用和性能上都表现得更好。如果你的目标仅仅是获取某一列中的所有唯一值，并且希望以最简单、最高效的方式来实现，那么。两种方法都可以用来获取某一列中的唯一值，但它们在实现方式和返回结果的形式上有所不同。最后，我们把结果转换成列表形式输出，这样就可以看到所有唯一的。列中的所有唯一值，并且这些值是按照它们在原数据中的首次出现顺序排列的。
Python 之 numpy.unique函数的介绍以及使用
牛牛博士博客
09-11 3772
Python 之 numpy.unique函数的介绍以及使用
pandas 唯一值unique( )和nunique()
Jennie
04-01 6248
以Kaggle上black Friday数据为例 unique（）函数输出每个特征的唯一值 for col in data.columns: print('{} unique element : {}'.format(col,data[col].unique())) 输出 User_ID unique element : [1000001 1000002 1000003 ... 1004...
pandas的唯一值、值计数以及成员资格
热门推荐
修炼之路
01-08 1万+
1、Series唯一值判断 s = Series([3,3,1,2,4,3,4,6,5,6]) #判断Series中的值是否重复,False表示重复 print(s.is_unique) #False #输出Series中不重复的值,返回值没有排序，返回值的类型为数组 print(s.unique()) #[3 1 2 4 6 5]
value_counts()
03-29
value_counts() is a method in Pandas library in Python that can be used to count the number of occurrences of each unique value in a column or a Series. The method returns a Series with the count of ...
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