我如何計算在Python數(shù)組里面唯一值

python中的list叫做列表，可以通過append方法在列表的末尾添加單個元素 x = [1,2,3]x.append(4)或者使用extend方法在列表末位添加多個元素，參數(shù)就變成了列表 x.append([4,5,6])或者使用insert方法在任意位置添加元素，第一個參數(shù)是插入元素

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python 取數(shù)據(jù)框某列唯一值的方法

有時候列太長，想知道列里面有哪些值，可以用以下幾種方法：

1.? data.drop_duplicates(['a','b'])

#data根據(jù)’a','b'組合列刪除重復(fù)項，默認(rèn)保留第一個出現(xiàn)的值組合。傳入?yún)?shù)keep='last'則保留最后一個

data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last')

2.?np.unique(data['a'])

這個可以直接看到它的值；

3. a 列如果是類別型的時候，可以用data['a'].value_counts()

第一列則是值出現(xiàn)的種類。

python中如何將表中的數(shù)據(jù)做成一張表,然后再從中取出數(shù)據(jù)？

第一部分是生成數(shù)據(jù)表，常見的生成方法有兩種，第一種是導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)，第二種是直接寫入數(shù)據(jù)。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數(shù)據(jù)的功能，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫和文本文件和頁面的多種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入。

獲取外部數(shù)據(jù)

python 支持從多種類型的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在開始使用 python 進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入前需要先導(dǎo)入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導(dǎo)入 numpy 庫。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

導(dǎo)入數(shù)據(jù)表

下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的方法。代碼是最簡模式，里面有很多可選參數(shù)設(shè)置，例如列名稱，索引列，數(shù)據(jù)格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的

官方文檔。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

另一種方法是通過直接寫入數(shù)據(jù)來生成數(shù)據(jù)表，excel 中直接在單元格中輸入數(shù)據(jù)就可以，python 中通過下面的代碼來實現(xiàn)。生成數(shù)據(jù)表的函數(shù)是 pandas 庫中的 DateFrame 函數(shù)，數(shù)據(jù)表一共有 6 行數(shù)據(jù)，每行有 6 個字段。在數(shù)據(jù)中我們特意設(shè)置了一些 NA 值和有問題的字段，例如包含空格等。后面將在數(shù)據(jù)清洗步驟進(jìn)行處理。后面我們將統(tǒng)一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數(shù)據(jù)表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘a(chǎn)ge’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘a(chǎn)ge’,‘price’])

這是剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)表，我們沒有設(shè)置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中還包含了一些臟數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)表檢查

python 中處理的數(shù)據(jù)量通常會比較大，所以就需要我們對數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約出租車數(shù)據(jù)和 Citibike 的騎行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在千萬級，我們無法一目了然的了解數(shù)據(jù)表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數(shù)據(jù)表的關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)表檢查的另一個目的是了解數(shù)據(jù)的概況，例如整個數(shù)據(jù)表的大小，所占空間，數(shù)據(jù)格式，是否有空值和重復(fù)項和具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容。為后面的清洗和預(yù)處理做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的光標(biāo)鍵，和 CTRL 向右的光標(biāo)鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)，函數(shù)返回的結(jié)果(6,6)表示數(shù)據(jù)表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數(shù)據(jù)表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數(shù)據(jù)表信息

使用 info 函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，這里返回的信息比較多，包括數(shù)據(jù)維度，列名稱，數(shù)據(jù)格式和所占空間等信息。

1 #數(shù)據(jù)表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看數(shù)據(jù)格式

Excel 中通過選中單元格并查看開始菜單中的數(shù)值類型來判斷數(shù)據(jù)的格式。Python 中使用 dtypes 函數(shù)來返回數(shù)據(jù)格式。

Dtypes 是一個查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，可以一次性查看數(shù)據(jù)表中所有數(shù)據(jù)的格式，也可以指定一列來單獨查看。

1#查看數(shù)據(jù)表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看單列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位條件”功能對數(shù)據(jù)表中的空值進(jìn)行定位。“定位條件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數(shù)，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False。可以對整個數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨對某一列進(jìn)行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“條件格式”對唯一值進(jìn)行顏色標(biāo)記。Python 中使用 unique 函數(shù)查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數(shù)，只能對數(shù)據(jù)表中的特定列進(jìn)行檢查。下面是代碼，返回的結(jié)果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重復(fù)項后的結(jié)果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看數(shù)據(jù)表數(shù)值

Python 中的 Values 函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。以數(shù)組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數(shù)據(jù)表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名稱

Colums 函數(shù)用來單獨查看數(shù)據(jù)表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘a(chǎn)ge’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行數(shù)據(jù)

Head 函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的前 N 行數(shù)據(jù)，默認(rèn) head()顯示前 10 行數(shù)據(jù)，可以自己設(shè)置參數(shù)值來確定查看的行數(shù)。下面的代碼中設(shè)置查看前 3 行的數(shù)據(jù)。

1#查看前 3 行數(shù)據(jù)``df.head(``3``)

Tail 行數(shù)與 head 函數(shù)相反，用來查看數(shù)據(jù)表中后 N 行的數(shù)據(jù)，默認(rèn) tail()顯示后 10 行數(shù)據(jù)，可以自己設(shè)置參數(shù)值來確定查看的行數(shù)。下面的代碼中設(shè)置查看后 3 行的數(shù)據(jù)。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

python中dataframe怎么獲取字段唯一值列表

使用DataFrame中的drop_duplicates方法，可以刪除“重復(fù)值”，返回字段的“唯一值”

實現(xiàn)代碼：數(shù)據(jù)框名.drop_duplicates(["字段名"])

備注：通過 數(shù)據(jù)框名.drop_duplicates(["字段名"]).shape[0]，可以獲取“唯一值”的個數(shù)。

網(wǎng)頁標(biāo)題：python取唯一值函數(shù),python取任意值
新聞來源：http://chinadenli.net/article8/dsgpiip.html

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