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。

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本文详细介绍了如何使用pandas的nunique函数计算DataFrame每行数据的独特值个数。首先导入pandas库,然后通过read_csv读取csv文件。接着,利用nunique函数(设置axis=1)对行进行操作,计算独特值数量,并将结果存储到新列中。

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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。

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。如下所示:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,我们可以使用nunique函数计算行中的独特值个数。例如,我们有一个包含三列数据的dataframe,我们可以使用以下代码计算每一行的独特值个数:

unique_count = df.nunique(axis=1)
print(unique_count)

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。

最后,我们可以将结果保存到一个新的列中,如下所示:

df['unique_count'] = unique_count
print(df)

完整的代码如下所示:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

unique_count = df.nunique(axis=1)

df['unique_count'] = unique_count

print(df)

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。

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