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

迭代pandas数据帧的所有列,并计算每一列(pd.Series.value_counts(dropna=False))中不起作用的值

迭代pandas数据帧的所有列,并计算每一列中不起作用的值可以通过以下步骤来完成:

  1. 导入必要的库和模块:
  2. 导入必要的库和模块:
  3. 创建一个示例的数据帧:
  4. 创建一个示例的数据帧:
  5. 迭代数据帧的所有列并计算每一列中不起作用的值:
  6. 迭代数据帧的所有列并计算每一列中不起作用的值:

在这个例子中,我们首先导入了pandas库。然后,创建了一个包含三列的数据帧,并且每一列都包含了一些具体的值和空值。接下来,通过一个for循环迭代了数据帧的所有列。在每一列中,我们使用pd.Series.value_counts(dropna=False)函数来计算每个值的数量,其中dropna=False表示将空值也计算在内。然后,我们通过选取索引为空的计数结果,找出不起作用的值。最后,我们打印出不起作用的值。

请注意,这里并未提及具体的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,根据问题描述要求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas速查手册中文版

s.value_counts(dropna=False):查看Series对象唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象一列唯一和计数...():检查DataFrame对象返回一个Boolean数组 pd.notnull():检查DataFrame对象非空返回一个Boolean数组 df.dropna():删除所有包含空行...df.dropna(axis=1):删除所有包含空 df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空行 df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按col1进行分组,计算col2和col3最大数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...df.corr():返回之间相关系数 df.count():返回一列非空个数 df.max():返回一列最大 df.min():返回一列最小 df.median():返回一列中位数

12.2K92

Pandas速查卡-Python数据科学

df.info() 索引,数据类型和内存信息 df.describe() 数值汇总统计信息 s.value_counts(dropna=False) 查看唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...(col) 从一列返回一组对象 df.groupby([col1,col2]) 从多返回一组对象 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1分组...(平均值可以用统计部分几乎任何函数替换) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表,按col1分组计算...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据之间相关性 df.count() 计算每个数据非空数量 df.max...() 查找每个最大 df.min() 查找最小 df.median() 查找中值 df.std() 查找每个标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

9.2K80
  • pandas技巧4

    查看字段(首行)名称 df.describe() # 查看数值型汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...() # 检查DataFrame对象返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象非空返回一个Boolean数组 df.dropna() #...删除所有包含空行 df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于n个非空行 df.fillna(value=...进行分组,计算col2最大和col3最大、最小数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按col1分组所有均值,支持df.groupby(col1...df.describe() #查看数据汇总统计 df.mean() # 返回所有均值 df.corr() # 返回之间相关系数 df.count() # 返回一列非空个数

    3.4K20

    妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

    (pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象一列唯一和计数 数据选取: df[col] # 根据列名,并以Series形式返回 df[[col1, col2...[0,0] # 返回第一列第一个元素 数据统计: df.describe() # 查看数据汇总统计 df.mean() # 返回所有均值 df.corr() # 返回之间相关系数 df.count...() # 返回一列非空个数 df.max() # 返回一列最大 df.min() # 返回一列最小 df.median() # 返回一列中位数 df.std() # 返回一列标准差...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按col1进行分组,计算col2和col3最大数据透视表 df.groupby(col1...).agg(np.mean) # 返回按col1分组所有均值 data.apply(np.mean) # 对DataFrame一列应用函数np.mean data.apply(np.max

    2.2K31

    pandas入门①数据统计

    ():查看数值型汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame...对象一列唯一和计数 数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序,交换列位置。...df.sort_values(by='B') # 按照B升序排序 数据选取 df[col]:根据列名,并以Series形式返回 df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多...df.describe():查看数据汇总统计 df.mean():返回所有均值 df.corr():返回之间相关系数 df.count():返回一列非空个数 df.max(...):返回一列最大 df.min():返回一列最小 df.median():返回一列中位数 df.std():返回一列标准差

    1.5K20

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件一列数据求其最

    /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文件一列数据求其最大和最小,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...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件一列数据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一列最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件一列数据求其最大和最小代码如下图所示。 ?...6、通过numpy库求取结果如下图所示。 ? 通过该方法,也可以快速取到文件夹下所有文件一列最大和最小。.../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,求取文件一列数据最大和最小,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

    9.5K20

    总结了67个pandas函数,完美解决数据处理,拿来即用!

    Series对象唯⼀和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象唯⼀和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失...df.columns= ['a','b','c'] # 重命名列名(需要将所有列名列出,否则会报错) pd.isnull() # 检查DataFrame对象返回⼀个Boolean数组 pd.notnull...() # 检查DataFrame对象⾮空返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空 df.dropna...(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按col1进⾏分组,计算col2最⼤和col3最⼤...']) data.apply(np.mean) # 对DataFrame应⽤函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame⼀⾏应⽤函数

    3.5K30

    1w 字 pandas 核心操作知识大全。

    ) 缺失处理 # 检查数据是否含有任何缺失 df.isnull().values.any() # 查看数据缺失情况 df.isnull().sum() # 提取某含有空行 df[...(dropna=False) # 查看唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有唯一和计数 数据选取 使用这些命令选择数据特定子集。...# 删除所有包含空行 df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空 df.dropna(axis=1,thresh=n)...df.corr() # 返回DataFrame之间相关性 df.count() # 返回非空每个数据数字 df.max() # 返回最高...df.min() # 返回一列最小 df.median() # 返回中位数 df.std() # 返回标准偏差 16个函数,用于数据清洗

    14.8K30

    首次公开,用了三年 pandas 速查表!

    (1) # 返回所有均值,下同 df.corr() # 返回之间相关系数 df.count() # 返回一列非空个数 df.max() # 返回一列最大 df.min() #...返回一列最小 df.median() # 返回一列中位数 df.std() # 返回一列标准差 df.var() # 方差 s.mode() # 众数 s.prod() # 连乘 s.cumprod...(dropna=False) # 查看 DataFrame 对象一列唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) df.duplicated() # 重复行 df.drop_duplicates...(axis=1) # 删除所有包含空 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于 n 个非空行 df.fillna(x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空...www.gairuo.com/p/{slug}.html' for i in df.Name:print(i) # 迭代一个 # 按迭代,[列名, 数据序列 S(索引名 )] for label

    7.5K10

    灰太狼数据世界(三)

    比如说我们现在有这样一张表,那么把这张表做成dataframe,先把一列都提取出来,然后将这些在数据都放到一个大集合里,在这里我们使用字典。...):查看索引、数据类型和内存信息 df.describe():查看数值汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象唯一和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...):查看DataFrame对象一列唯一和计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?...在DataFrame增加一列,我们可以直接给来增加一列,就和python字典里面添加元素是一样: import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...) 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非空数据是可以保留下来(在下面的例子,行数据至少要有 5 个非空) df1.drop(thresh=5) 删除不完整dropna) 我们可以上面的操作应用到列上

    2.8K30

    Python常用小技巧总结

    () # 查看字段(⾸⾏)名称 df.describe() # 查看数值型汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象唯⼀和计数 df.apply...(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象唯⼀和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失 df[df[column_name]...c'] # 重命名列名(需要将所有列名列出,否则会报错) pd.isnull() # 检查DataFrame对象返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame...对象⾮空返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空 df.dropna(axis=1,thresh...进⾏分组,计算col2最⼤和col3最⼤、最⼩数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按col1分组所有均值,⽀持 df.groupby(

    9.4K20

    Pandas 秘籍:1~5

    对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据每个组件,了解 Pandas 一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。...类别 pd.Categorical Categorical 仅限于 Pandas。 对于唯一相对较少对象很有用。 准备 在此秘籍,我们将显示数据一列数据类型。...在 Pandas ,这几乎总是一个数据,序列或标量值。 准备 在此秘籍,我们计算移动数据一列所有缺失。...我们可以计算一行所有缺失对所得序列从最高到最低进行排序。...由于数据中有九,因此所学校缺失最大数目为九。 许多学校缺少一列。 步骤 3 删除所有均缺失行。

    37.5K10

    整理了25个Pandas实用技巧

    你将会注意到有些是缺失。 为了找出一列中有多少是缺失,你可以使用isna()函数,然后再使用sum(): ?...isna()会产生一个由True和False组成DataFrame,sum()会将所有的True转换为1,False转换为0并把它们加起来。...类似地,你可以通过mean()和isna()函数找出一列缺失百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失,你可以使用dropna()函数: ?...或者你想要舍弃那么缺失占比超过10%,你可以给dropna()设置一个阈值: ? len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9,以告诉pandas保留那些至少90%不是缺失。...如果你不是对所有都感兴趣,你也可以传递列名切片: ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据Survived由1和0组成,因此你可以对这一列计算存活率: ?

    2.8K40

    整理了25个Pandas实用技巧(下)

    然后,你可以使用read_clipboard()函数将他们读取至DataFrame: 和read_csv()类似,read_clipboard()会自动检测一列正确数据类型: 让我们再复制另外一个数据至剪贴板...为了找出一列中有多少是缺失,你可以使用isna()函数,然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成DataFrame,sum()会将所有的True转换为1,False...类似地,你可以通过mean()和isna()函数找出一列缺失百分比。...如果你想要舍弃那些包含了缺失,你可以使用dropna()函数: 或者你想要舍弃那么缺失占比超过10%,你可以给dropna()设置一个阈值: len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9...,以告诉pandas保留那些至少90%不是缺失

    2.4K10

    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    ': 3}).apply(data).head(3) 结果如图7: 图7 DropNa:   这个类用于丢弃数据中空元素,其主要参数与pandasdropna()保持一致,核心参数如下: axis...False时,此参数将不起作用(因为新直接继承了对应旧名称) result_columns:str或list,与columns参数一一对应结果列名称,当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用...] 这时为了保持整个数据框形状完整,计算得到聚合填充到新每一个位置上: 图18 ApplyByCols:   这个类用于实现pandasapply操作,不同于AggByCols函数直接处理...colbl_sfx:str型,控制新后缀名,当drop参数设置为False时,结果列名变为其对应列+suffix参数指定后缀名;当drop设置为False时,此参数将不起作用(因为新直接继承了对应旧名称...传入计算函数直接处理一行,主要参数如下: func:传入需要计算函数,对一行进行处理 colname:str型,用于定义结果名称(因为ApplyToRows作用对象是一整行,因此只能形成一列返回

    81010

    数据科学学习手札72)用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    图7 DropNa:   这个类用于丢弃数据中空元素,其主要参数与pandasdropna()保持一致,核心参数如下: axis:0或1,0表示删除含有缺失行,1表示删除含有缺失...图9 删除缺失所在 # 删除含有缺失 pdp.DropNa(axis=1).apply(df)   结果如图10: ?...,计算得到聚合填充到新每一个位置上: ?...colbl_sfx:str型,控制新后缀名,当drop参数设置为False时,结果列名变为其对应列+suffix参数指定后缀名;当drop设置为False时,此参数将不起作用(因为新直接继承了对应旧名称...图19 ApplyToRows:   这个类用于实现pandas对行apply操作,传入计算函数直接处理一行,主要参数如下: func:传入需要计算函数,对一行进行处理 colname

    1.4K10

    利用Pandas数据过滤减少运算时间

    1、问题背景我有一个包含37456153行和3Pandas数据,其中包括Timestamp、Span和Elevation。...我创建了一个名为meshnumpy数组,它保存了我最终想要得到等间隔Span数据。最后,我决定对数据进行迭代,以获取给定时间戳(代码为17300),来测试它运行速度。...代码for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内平均Elevation。我问题是: 过滤数据计算单个迭代平均Elevation需要603毫秒。...对于给定参数,我必须进行9101次迭代,这导致此循环需要大约1.5小时计算时间。而且,这只是对于单个时间戳,我还有600个时间戳(全部需要900个小时才能完成吗?)。...dataframe,添加一个偏移条目,使dataframe每个条目都代表新均匀Span一个步骤。

    10610

    Pandas50个高级操作,必读!

    来源:机器学习杂货店 本文约4000字,建议阅读10分钟 在Pandas数据复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据修改、数据迭代以及函数使用。...在数据分析和数据建模过程需要对数据进行清洗和整理等工作,有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas数据复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据修改、数据迭代以及函数使用。...(Q5=[100]*100) # 新增加一列Q5df = df.assign(Q5=[100]*100) # 赋值生效df.assign(Q6=df.Q2/df.Q1) # 计算增加Q6df.assign...='all') # 行或全没才删除df.dropna(thresh=2) # 至少有两个空时才删除df.dropna(inplace=True) # 删除使替换生效 05、高级过滤 介绍几个非常好用复杂数据处理数据过滤输出方法...效果同上 4、map() 应用在Series或DataFrame一列每个元素

    1.5K30

    使用Python Pandas处理亿级数据

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将表中所有数据进行null计算,以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数情况下..., dropna() 会移除所有包含空行。...如果只想移除全部为空,需要加上 axis 和 how 两个参数: df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了146,时间也只消耗了85.9秒。...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。

    6.8K50
    领券