pandas读取breast_cancer数据集，并完成unique/value_counts操作

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并完成 `unique` 和 `value_counts` 操作：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取 Diagnosis 列的唯一值
unique_values = data['Diagnosis'].unique()
print("Diagnosis 列的唯一值为：\n", unique_values)

# 获取 Diagnosis 列每个值出现的次数
value_counts = data['Diagnosis'].value_counts()
print("Diagnosis 列每个值出现的次数为：\n", value_counts)

其中，`unique` 函数可以获取指定列的唯一值；`value_counts` 函数可以获取指定列每个值出现的次数。输出的结果会显示 Diagnosis 列的唯一值和每个值出现的次数。您可以将 `breast_cancer.csv` 替换为您实际存放数据集的文件路径。

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pandas读取breast_cancer数据集，并对最后一列完成unique/value_counts操作

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并对最后一列完成 `unique` 和 `value_counts` 操作：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取最后一列的唯一值
unique_values = data.iloc[:, -1].unique()
print("最后一列的唯一值为：\n", unique_values)

# 获取最后一列每个值出现的次数
value_counts = data.iloc[:, -1].value_counts()
print("最后一列每个值出现的次数为：\n", value_counts)

其中，`iloc` 函数可以通过行和列的索引号获取指定的数据。代码中使用 `iloc[:, -1]` 获取最后一列的数据。`unique` 函数可以获取指定列的唯一值；`value_counts` 函数可以获取指定列每个值出现的次数。输出的结果会显示最后一列的唯一值和每个值出现的次数。您可以将 `breast_cancer.csv` 替换为您实际存放数据集的文件路径。

pandas读取breast_cancer数据集，并完成sum/count/max/min/idxmin/idxmax操作

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并完成 `sum`、`count`、`max`、`min`、`idxmin`、`idxmax` 操作：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 计算每列数据的和
print("每列数据的和为：\n", data.sum())

# 计算每列数据的非缺失值数量
print("每列数据的非缺失值数量为：\n", data.count())

# 计算每列数据的最大值
print("每列数据的最大值为：\n", data.max())

# 计算每列数据的最小值
print("每列数据的最小值为：\n", data.min())

# 计算每列数据的最小值所在行的索引
print("每列数据的最小值所在行的索引为：\n", data.idxmin())

# 计算每列数据的最大值所在行的索引
print("每列数据的最大值所在行的索引为：\n", data.idxmax())

其中，`sum` 函数可以计算每列数据的和；`count` 函数可以计算每列数据的非缺失值数量；`max` 函数可以计算每列数据的最大值；`min` 函数可以计算每列数据的最小值；`idxmin` 函数可以计算每列数据的最小值所在行的索引；`idxmax` 函数可以计算每列数据的最大值所在行的索引。输出的结果会显示每列数据的和、非缺失值数量、最大值、最小值、最小值所在行的索引、最大值所在行的索引。您可以将 `breast_cancer.csv` 替换为您实际存放数据集的文件路径。