查看天气状况的取值都有什么。【查看一列数据的唯一值unique】python

在Python中，如果你想要查看天气状况（通常是字符串类型，如"晴天", "阴天", "雨天", "雪天"等）的数据集中的所有唯一值，你可以使用pandas库中的`unique()`函数。这个函数会返回一列数据中所有的独特元素。

例如，假设你有一个名为`weather_data`的DataFrame，其中有一列叫做`weather_condition`存储了天气状况：

import pandas as pd

# 假设 weather_data 是包含天气状况的数据框
weather_data = pd.DataFrame({
    'weather_condition': ['晴天', '晴天', '雨天', '雪天', '阴天', '晴天']
})

# 查看天气状况的唯一值
unique_weather_conditions = weather_data['weather_condition'].unique()
print(unique_weather_conditions)

这将输出：

['晴天' '雨天' '雪天' '阴天']

相关问题

python怎么删除dataframe中取值完全相同的列？

可以使用 `pandas.DataFrame.nunique` 方法统计每一列中不同值的个数，如果某一列中只有一个不同的值，说明这一列的所有值都相同，可以将其删除。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 7, 7],
    'D': [8, 8, 9]
})

# 查看原始 DataFrame
print(df)

# 删除取值完全相同的列
df = df.loc[:, df.nunique() > 1]

# 查看处理后的 DataFrame
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  7  8
1  2  5  7  8
2  3  6  7  9
   A  B  D
0  1  4  8
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个示例中，我们使用 `df.nunique() > 1` 来获取每一列中不同值的个数是否大于 1 的布尔值，然后使用 `df.loc[:, ...]` 来选取列中不为真的列，即删除只有一个不同值的列。

假设某数据属性取值分别为[5，9，13，14，15，17，19，21，22，22，25，26，26，29，32，39，52]，用Python程序计算该列数的均值、中位数、众数、第一四分位数、第三四分位数、最大值、最小值、极差，标准差，接着利用Matplotlib绘制该数列的箱线图

可以使用Python的numpy和matplotlib库来计算和绘制。首先，我们需要导入这两个库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，将给定的数据存储在一个数组中：

data = np.array([5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52])

接下来，我们可以使用numpy库中的函数来计算所需的统计量：

- 均值（mean）：使用`np.mean()`函数

mean = np.mean(data)

- 中位数（median）：使用`np.median()`函数

median = np.median(data)

- 众数（mode）：使用`np.unique()`函数找到唯一值，然后使用`np.argmax()`函数找到出现次数最多的值

unique_values, counts = np.unique(data, return_counts=True)
mode = unique_values[np.argmax(counts)]

- 第一四分位数（Q1）：使用`np.percentile()`函数

Q1 = np.percentile(data, 25)

- 第三四分位数（Q3）：使用`np.percentile()`函数

Q3 = np.percentile(data, 75)

- 最大值（max）：使用`np.max()`函数

max_value = np.max(data)

- 最小值（min）：使用`np.min()`函数

min_value = np.min(data)

- 极差（range）：最大值减去最小值

range_value = max_value - min_value

- 标准差（standard deviation）：使用`np.std()`函数

std = np.std(data)

接下来，我们可以使用matplotlib库来绘制箱线图：

plt.boxplot(data)
plt.show()

这样就完成了计算和绘制。以下是完整的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52])

mean = np.mean(data)
median = np.median(data)
unique_values, counts = np.unique(data, return_counts=True)
mode = unique_values[np.argmax(counts)]
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
max_value = np.max(data)
min_value = np.min(data)
range_value = max_value - min_value
std = np.std(data)

plt.boxplot(data)
plt.show()