首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何获取多个列的唯一值,并在pandas中将列名称附加到列的旁边?

在pandas中,可以使用drop_duplicates()方法获取多个列的唯一值,并使用concat()方法将列名称附加到列的旁边。

以下是具体步骤:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个包含多个列的DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用drop_duplicates()方法获取多个列的唯一值,并将结果存储在新的DataFrame中:
代码语言:txt
复制
unique_values = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B', 'C'])
  1. 使用concat()方法将列名称附加到列的旁边:
代码语言:txt
复制
result = pd.concat([unique_values, unique_values.columns.to_frame().T], ignore_index=True)

最终,result将是一个包含唯一值和列名称的DataFrame。

这里没有提及具体的腾讯云产品,因此无法提供相关产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

5.7K21

Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

32710
  • 用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行和

    在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...因为我们用引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格名称。 图5 获取 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号中。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格获取单个单元格,我们需要使用行和交集。

    19.1K60

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一或者第二等数据进行操作,以最大和最小求取为例,这里以第一为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件中第一数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

    9.4K20

    直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...初始DataFrame中将成为索引,并且这些显示为唯一,而这两组合将显示为。这意味着Pivot无法处理重复。 ? 旋转名为df DataFrame代码 如下: ?...我们选择一个ID,一个维度和一个包含/。包含将转换为两:一用于变量(名称),另一用于(变量中包含数字)。 ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应新DataFrame。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...合并不是pandas功能,而是附加到DataFrame。始终假定合并所在DataFrame是“左表”,在函数中作为参数调用DataFrame是“右表”,并带有相应键。

    13.3K20

    Pandas图鉴(四):MultiIndex

    它感觉不够Pythonic,尤其是在选择多个层次时。 这个方法无法同时过滤行和,所以名字xs(代表 "cross-section")背后原因并不完全清楚。它不能用于设置。...这有时可能会让人恼火,但这是在有大量缺失时给出可预测结果唯一方法。 考虑一下下面的例子。你希望一周中哪几天以何种顺序出现在右表中?...而对于不那么琐碎顺序,比如说,中国各省市顺序,又该如何处理? 在这种情况下,Pandas所做只是简单地按字母顺序排序,你可以看到下面: 虽然这是一个合理默认,但它仍然感觉不对。...名称旁边复选标记✓意味着该level被锁定。...一种方法是将所有不相关索引层层叠加到行索引中,进行必要计算,然后再将它们解叠回来(使用pdi.lock来保持原来顺序)。

    52520

    独家 | Bamboolib:你所见过最有用Python库之一(链接)

    然后,单击类型(列名称旁边小字母),选择新数据类型和格式,如果需要的话,可以选择一个新名称,然后单击执行。 您是否看到单元格中也添加了更多代码?...使用不同数据类型和名称创建新 如果您需要一个具有不同数据类型和名称,而不是更改数据类型和名称,该怎么办?只需单击数据类型,选择新格式和名称,然后单击执行即可。...出于演示目的,我将游戏名称分割开来,这并没有什么意义,但你可以看到它是如何工作。 只需在Search转换框中键入split,选择要分割、分隔符和你想要最大。Boom!...只需搜索extract datatime属性,选择日期,并选择要提取内容。 有多个选项供您选择。...我必须承认,我不知道如何做到这一点,或者使用“Pandas”是否有可能做到这一点……我刚刚学到了一些新东西。 分组 使用group by是你可以用Pandas最有价值事情之一。

    2.2K20

    BI错误处理。

    上面的公式将尝试评估 标准速率 并在未找到错误时输出其。 如果在 “标准速率 ”中找到错误,则输出将是在语句之后 otherwise 定义,在本例中为 “特殊速率 ”。...将正确数据类型添加到表中所有后,下图显示了最终表外观。...错误行除外。 备注排除 #REF! 错误唯一用途是出于演示目的。 使用本文中介绍概念,可以从错误记录中定位所选任何字段。选择错误旁边任意空格时,将获取屏幕底部详细信息窗格。...可以使用记录展开此新创建,并通过选择标题旁边图标来查看要展开可用字段。此操作将公开三个新字段:所有 Errors.HasError - 显示 标准速率 是否出错。...现在,使用新每条错误消息,可以使用名称 “最终速率 ”和以下子句创建新条件:如果 “所有 Errors.Errors.Message ”相等 null,则输出将是 标准速率

    2.8K30

    Python3分析Excel数据

    有两种方法可以在Excel文件中选取特定: 使用索引 使用标题 使用索引pandas设置数据框,在方括号中列出要保留索引名称(字符串)。...用pandas基于标题选取Customer ID和Purchase Date两种方法: 在数据框名称后面的方括号中将列名以字符串方式列出。...pandas将所有工作表读入数据框字典,字典中键就是工作表名称就是包含工作表中数据数据框。所以,通过在字典键和之间迭代,可以使用工作簿中所有的数据。...在工作簿中选择一组工作表,在read_excel函数中将工作表索引名称设置成一个列表。...接下来,计算工作簿级统计量,将它们转换成一个数据框,然后通过基于工作簿名称左连接将两个数据框合并在一起,并将结果数据框添加到一个列表中。

    3.4K20

    pandas 入门 1 :数据集创建和绘制

    我们将此数据集导出到文本文件,以便您可以获得一些从csv文件中提取数据经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生婴儿姓名数量。...如果发现任何问题,我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎名称。 现有数据- 通过表格数据和图表,清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎姓名。...除非另有指明,否则文件将保存在运行环境下相同位置。 df.to_csv? 我们将使用唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。...与该表一起,最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎婴儿名称。plot()是一个方便属性,pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births最大。...现在找到973实际宝贝名称看起来有点棘手,所以让我们来看看吧。

    6.1K10

    Pandas 秘籍:6~11

    为此,我们从max_cols序列中收集所有唯一学校名称。 最后,在步骤 8 中,我们使用.loc索引器根据索引标签选择行,在第一步中将其作为学校名称。 此过滤器仅适用于具有最大学校。...例如,州缩写AS(美属萨摩亚)返回了缺失,因为它在数据集中只有一个机构。 更多 可以将我们自定义函数应用于多个聚合。 我们只需将更多列名称加到索引运算符。...我们可以在这里停下来,手动确定获胜者,但 Pandas 提供了自动执行此功能函数。 第 7 步中pivot函数通过将一唯一转换为新名称来重塑我们数据集。...index参数采用一(或多),该将不会被透视,并且其唯一将放置在索引中。columns参数采用一(或多),该将被透视,并且其唯一将作为列名称。...分类数据类型具有从每个到整数内部映射。 在codes属性中可以找到该整数,该属性用作唯一 ID。 要设置关联表创建,我们将此唯一 ID 添加到actor/director表中。

    34K10

    Python pandas十分钟教程

    Pandas是数据处理和数据分析中最流行Python库。本文将为大家介绍一些有用Pandas信息,介绍如何使用Pandas不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作函数使用,这是一个很好快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错复习。....unique():返回'Depth'唯一 df.columns:返回所有名称 选择数据 选择:如果只想选择一,可以使用df['Group']....数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去坎,通常我们收集到数据都是不完整,缺失、异常值等等都是需要我们处理Pandas中给我们提供了多个数据清洗函数。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法,即concat和merge。

    9.8K50

    Pandas 秘籍:1~5

    准备 以下是排序列简单指南: 将每分为离散或连续 在离散和连续中将公共分组 将最重要组首先放置在分类之前,然后再放置连续 本秘籍向您展示如何使用此指南排序各。...关系数据库一种非常常见做法是将主键(如果存在)作为第一并在其后直接放置任何外键。 主键唯一地标识当前表中行。 外键唯一地标识其他表中行。...如果仔细观察,您会发现步骤 3 输出缺少步骤 2 所有对象。其原因是对象中缺少,而 pandas 不知道如何处理字符串与缺失。 它会静默删除无法为其计算最小所有。...shape属性返回第一条元数据,即包含行数和元组。 一次获取最多元数据主要方法是info方法。 它提供每个名称,非缺失数量,每个数据类型以及数据帧近似内存使用情况。...第 2 步显示了如何按单个对数据帧进行排序,这并不是我们想要。 步骤 3 同时对多个进行排序。

    37.5K10

    pandas 分类数据处理大全(代码)

    继续更新pandas数据清洗,历史文章: pandas 文本处理大全(代码) pandas 缺失数据处理大全(代码) pandas 重复数据处理大全(代码) 感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗...在这种情况下,速度提高了大约14倍(因为内部优化会让.str.upper()仅对分类唯一类别调用一次,然后根据结果构造一个seires,而不是对结果中每个都去调用一次)。 怎么理解?...如果将两个object并在一起,没什么意思,因为大家都知道会发生什么,object+ object= object而已。 把object合并到category列上 接着上面的例子。...默认情况下,当按category分组时,即使数据不存在,pandas也会为该类别中每个返回结果。...因此,解决办法是:可以传递observed=True到groupby调用中,这确保了我们仅获取数据中有组。

    1.1K20

    对比Excel,Python pandas在数据框架中插入列

    我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中,并且我们必须为此创建一个定制解决方案。将插入数据框架要容易得多,因为pandas提供了一个内置解决方案。我们将看到一些将插入到数据框架不同方法。...该方法接受以下参数: loc–用于插入索引号 column–列名称 value–要插入数据 让我们使用前面的示例来演示。我们目标是在第一之后插入一个为100。...注意,此方法还可以通过向原始df添加一个新来覆盖它,这正是我们所需要。但是,使用此方法无法选择要添加新位置,它将始终添加到数据框架末尾。...例如,df[['1','2','3']]将为我们提供一个包含三数据框架,即“1”、“2”和“3”。最好情况是,顺序与你键入这些名称顺序完全相同。...图4 使用.reindex()改变顺序 这基本上是相同思想——对列名重新排序,此方法与前一种方法唯一区别在于语法。

    2.8K20

    《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

    这部分仍免费呈现给有兴趣朋友。已发表内容链接: 1.为什么为Excel选择Python? 2.为什么为Excel选择Python?...引言:本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas部分内容,主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计,并讲解了将数据聚合到子集两种方法...为此,首先按洲对行进行分组,然后应用mean方法,该方法将计算每组均值,自动排除所有非数字: 如果包含多个,则生成数据框架将具有层次索引,即我们前面遇到多重索引: 可以使用pandas提供大多数描述性统计信息...例如,下面是如何获得每组最大和最小之间差值: df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组统计信息常用方法是使用透视表...Region)唯一,并将其转换为透视表标题,从而聚合来自另一

    4.2K30

    Python让Excel飞起来:使用Python xlwings实现Excel自动化

    单击“管理:Excel加载项”旁边“转到”按钮,如下图1所示。 图1 在“加载宏”对话框中,选取Xlwings前复选框,如下图2所示,单击“确定”按钮。...,其中x表示行,y表示。...) .expand()自动检测数据维度,.options()指定我们需要pandas数据框架。...必须将其添加到def之前,以让xlwings知道这是一个用户定义函数。 该函数必须返回某些内容,以便将返回传递到Excel中。...确保在VBA编辑器菜单“工具->引用”中选取了“xlwings”,并将更改保存到相应Excel文件中。有时,当打开多个Excel工作表时,我们可能会无意中将此更改应用于另一个文件。

    9K41

    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    连续属性变换成分类属性涉及两个子任务:决定需要多少个分类变量,以及确定如何将连续属性映射到这些分类。...基于重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/唯一来形成结果DataFrame轴。此函数不支持数据聚合,多个将导致MultiIndex。...pivot_table透视过程如下图: 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为标题表格中,若对该表格商品名称进行轴向旋转操作,即将商品名称唯一变换成索引...,将出售日期一唯一变换成行索引。...,商品一唯一数据变换为索引: # 将出售日期一唯一数据变换为行索引,商品一唯一数据变换为索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称

    19.2K20

    《Python for Excel》读书笔记连载11:使用pandas进行数据分析之组合数据

    连接(concatenating) 要简单地将多个数据框架粘合在一起,最好使用concat函数。从函数名称可以看出,其处理过程具有技术名称串联(concatenation)。...在下面的示例中,创建了另一个数据框架more_users,并将其附加到示例数据框架df底部: 注意,现在有了重复索引元素,因为concat将数据粘在指定轴(行)上,并且只对齐另一个轴()上数据...左联接(leftjoin)获取左数据框架df1中所有行,并在索引上匹配右数据框架df2中行,在df2没有匹配行地方,pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中VLOOKUP情况。...最后,外联接(outerjoin)是完全外联接(fullouter join)缩写,它从两个数据框架中获取索引并集,并尽可能匹配。表5-5相当于图5-3文本形式。...现在知道了如何操作一个或多个数据框架,是时候进入数据分析旅程下一步:理解数据。

    2.5K20
    领券