遍历Panda dataframe中的多个列并查找count唯一值

可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import pandas as pd

创建一个Panda dataframe：

data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列2': [1, 1, 2, 2, 3],
        '列3': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

遍历多个列并查找count唯一值：

for column in df.columns:
    unique_values = df[column].nunique()
    print(f"列名: {column}")
    print(f"唯一值数量: {unique_values}")

这段代码将遍历dataframe的每一列，使用nunique()函数计算每列的唯一值数量，并打印出结果。

以上是一个简单的示例，你可以根据实际情况进行修改和扩展。关于Panda dataframe的更多操作和函数，请参考腾讯云的Panda dataframe文档。

相关·内容

VBA自定义函数：一次查找并获取指定表格中的多个值

标签：VBA，自定义函数这个自定义函数来自于forum.ozgrid.com，可以在指定表中查找多个值，并返回一组结果，而这些结果可以传递给另一个函数。...(IDs(i), Table, TargetColumn, False) Next MultiVLookup = Result End Function 其中，参数是ReferenceIDs代表要查找的值...；参数Table是包含查找内容的表；参数TargetColumn代表表中返回结果的列；参数Delimeter代表分隔符，可选，取决于第一个参数。...例如，下图1所示的数据，表名为MyTable。...图1 要查找MyTable表中A、B、D对应的第2列的值并求和，可使用公式： =SUM(MultiVLookup("A,B,D",MyTable,2)) 或者，将要查找的值放在一个单元格中，然后使用公式来查找相应的值

2511 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。

8.1K2 0

一行代码将Pandas加速4倍

这使得 Modin 的并行处理可扩展到任何形状的 DataFrame。想象一下，如果给你一个列多行少的 DataFrame。有些库只执行跨行分区，在这种情况下效率很低，因为我们的列比行多。...panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。

2.9K1 0

一行代码将Pandas加速4倍

2.6K1 0

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/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文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...不过白慌，针对下图中的多个CSV文件，我们可以利用Python来一次性遍历读取多个文件，然后分别对文件进行处理，事半功倍。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../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，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

9.5K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

pivot() 和 pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack() 和 unstack()：分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。...具有多个未用作列或索引输入的值列，则生成的“透视”DataFrame将具有分层列，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"] * 2 In [6]:...“虚拟”或“指示符”，`get_dummies()`会创建一个新的`DataFrame`，其中包含唯一变量的列和表示每行中变量存在的值。...“虚拟”或“指示符”时，get_dummies()会创建一个新的DataFrame，其中包含唯一变量的列，值表示每行中这些变量的存在情况。...DataFrame 中的列扩展。

3991 0

Pandas笔记-进阶篇

skipna 排除缺失值，默认True level 如果轴是层次化索引的，则根据level分组简约描述和汇总统计方法说明 count 非NA值的数量 describe 针对Series或各DataFrame...留个笔记P146 唯一值、值计数以及成员资格 unique方法可以得到Series中唯一值的数据，返回的唯一值是未排序的。value_counts用于计算一个Series中各值出现的概率。...isin方法计算表示Series各值是否包含传入的值序列中的布尔型数组。...notnull isnull的否定式滤除缺失数据对于Series很简单，只需要dropna可以轻松的滤除缺失数据，但在DataFrame中可以选择丢弃全NA或者含有NA的行或列。...的列 DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换成行索引，并创建一个新的DataFrame In [17]: frame Out[17]: a b c d 0 0

6892 0

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

索引对齐特性这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...会直接改变原Dataframe； df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3：pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...head() # 先是遍历所有列，然后遍历每列的所有的值，添加！df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() 排序 1....在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？

2.4K3 0

pandas库的简单介绍（4）

' 类似method='min'，但是组间排名总是增加1，而不是一个组中相等的元素数量大家可以下面自己练习。...print('最大值的索引:\n', frame.idxmax()) #查找最大值所在位置 print('列上累计和:\n', frame.cumsum()) print('获取描述性信息:\n', frame.describe...；利用corrwith来计算每一列对某一列的相关性，例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一列对two列的的相关性，也可以传入axis='columns'逐行计算。...) unique = series1.unique() #计算唯一值 print('唯一值:\n', unique) 唯一值: ['a' 'b' 'c' 'd'] 2、计算包含值的个数，并降序排列 pd.value_counts...c 7 a 9 c 10 a 12 c 某些情况下，可能要计算DataFrame多个相关列的直方图，使用方法如下： data = pd.DataFrame({'A

1.4K3 0

Spark 操作练习

=third part======\n" lin2 = sc.parallelize(["hello message", "hi fank", "one"]) # flatmap 将函数应用于RDD中的每一个元素...，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD words = lin2.flatMap(lambda line: line.split(" ")) # 计数 print words.count() print...7), ('b', 1), ('d', 3)]) pairs2 = sc.parallelize([('a', 3), ('b', 4), ('a', 1), ('c', 6)]) # 合并相同键的值...', 0), ('pink', 3), ('pirate', 3), ('panda', 1), ('pink', 4)]) # 统计pair rdd中每个键对应的值的和并计数，可用于求平均 animal_a...# substractByKey ，删掉RDD中与other RDD 键相同的元素 # join pairs_all=pairs_1.join(pairs2) for i in pairs_all.collect

8181 0

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图：假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，将出售日期一列的唯一值变换成行索引。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...的数据： # 通过列表生成器获取DataFrameGroupBy的数据 result = dict([x for x in groupby_obj])['A'] # 字典中包含多个DataFrame

19.3K2 0

Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

音频或视频标签调查数据中的开放式问题参与创作作品的所有作者、艺术家、制作人等的名单图2 -一个有趣的猫有关的视频的标签列表。我最近参与了多个项目，这些项目要求我分析这类数据。...原则上，我们在“favorite_fruits”列中获得了所需的所有数据。然而，如果我们应用相同的函数，结果是没有帮助的。...问题3:针对有唯一值的单独列如果您对我们之前得到的结果感到满意，就到此为止吧。但是，您的研究目标可能需要更深层次的分析。也许您希望将所有列表元素相互关联以计算相似度得分。...方法二这种方法更加复杂，需要更多的空间。其思想是，我们创建一个dataframe，其中的行与以前相同，但每个水果都被分配了自己的列。...如果只有孩子#2命名为banana，那么banana列在第2行将具有“True”值，而在其他地方将具有“False”值(参见图6)。我写了一个函数来执行这个操作。

1.9K3 1

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...；如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行；它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列；它支持更复杂的连接操作；其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

19.6K2 0

数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...对于每一个特定年份和性别，找到最常见的名字。几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。...1920 1940 1960 1980 2000 多个列的分组我们在 Data8 中看到，我们可以按照多个列分组，基于唯一值来获取分组。...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。

4.6K1 0

机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

,又有列索引) # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print.../步长) result.index # 打印每一列属性的名称 result.columns # 将数据放到数组中显示 result.values # 打印前5个 print("-->前5个:") print...直接删除数据(删除存在缺失值的样本) # 删除存在缺失值的样本 IMDB_1000.dropna() 不推荐的操作: 按列删除缺失值为IMDB_1000.dropna(axis=1) 存在缺失值,..."].mean(), inplace=True) 小案例: 乳腺癌数据预处理 (在线获取数据,并替换缺失符号为标准缺失符号np.nan) # 在线读取数据,并按照说明文档, 并对各列信息进行命名 bcw.../train.csv", nrows = 10) # 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位 train["time"] = pd.to_datetime(train["time"],

1.9K6 0

Python常用小技巧总结

others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转相同字段合并 Python小技巧简单的表达式列表推导式交换变量检查对象使用内存情况...(dropna=False) # 查看Series对象的唯⼀值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull...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对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame...对象中的⾮空值，并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh....append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应⾏与对应列都不要

9.4K2 0

python-pandas

student_teacher.csv" student_teacher = pandas.read_csv(path,encoding="gbk") # print(type(student_teacher)) # panda.core.frame.DataFrame..." 0 电气工程(专业硕士) 1 电气工程 2 电气工程(专业硕士) 3 控制工程 4 电子与通信工程 """ # 获取多个列..., inplace =True表示在源DataFrame上修改,否则生成新的Frame, # 默认排序从小到大ascending=True,Flase 为从大到小 # 对于列中某些为空的显示时为...0删除行中为空的若为行使用subnet = [1,2,3] # student_teacher.loc[83,"序号"] # 直接定位到值 # student_teacher.sort_index...("Age") # 按照Age排序, 结果中多添加的index列与会按照age排序 # student_teacher.sort_index("Age").reset_index(drop=True)

9112 0

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...“split-apply-combine”包括三个步骤：使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。...输入数据包含每个组的所有行和列。将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...Grouped aggregate Panda UDF常常与groupBy().agg()和pyspark.sql.window一起使用。它定义了来自一个或多个的聚合。

7.1K2 0

最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

字典（dict） Python内置了字典dict，在其他语言中也称为map，使用键-值(key-value)存储，具有极快的查找速度，其格式是用大括号{}括起来key和value用冒号“:”进行对应。...循环结构这里介绍Python中的for循环结构和while循环结构，循环语句用于遍历枚举一个可迭代对象的所有取值或其元素，每一个被遍历到的取值或元素执行指定的程序并输出。...print(count) 1 2 4 5 7 8 10 4.4 表达式在Python中，诸如列表、元组、集合、字典都是可迭代对象，Python为这些对象的遍历提供了更加简洁的写法。...DataFrame即是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常称为数据框；Series是一个一维结构的序列，会包含指定的索引信息，可以视作是DataFrame中的一列或一行，操作方法与...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现打印出来的DataFrame包含了索引（index，第一列），列名（column，第一行）及数据内容（values，除第一行和第一列之外的部分

4.6K2 1

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],...","California"] df2 = df1.reindex( columns=states ) set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法...'], inplace = True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex']..., inplace = True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 df.reset_index

3.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

遍历Panda dataframe中的多个列并查找count唯一值

相关·内容

VBA自定义函数：一次查找并获取指定表格中的多个值

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

一行代码将Pandas加速4倍

一行代码将Pandas加速4倍

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

Pandas笔记-进阶篇

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

pandas库的简单介绍（4）

Spark 操作练习

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

Python常用小技巧总结

python-pandas

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐