DataFrame基于列统计个数
时间: 2023-07-25 21:08:37 浏览: 35
可以使用pandas库中的value_counts()方法来统计DataFrame中每一列的唯一值数量。该方法返回一个Series对象,其中包含每个唯一值及其出现的次数。
例如,假设有以下DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice'],
'Age': [25, 32, 18, 47, 25],
'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
```
可以使用value_counts()方法来统计每一列的唯一值数量:
```
print(df['Name'].value_counts())
print(df['Age'].value_counts())
print(df['Gender'].value_counts())
```
输出结果为:
```
Alice 2
Charlie 1
David 1
Bob 1
Name: Name, dtype: int64
25 2
32 1
47 1
18 1
Name: Age, dtype: int64
M 3
F 2
Name: Gender, dtype: int64
```
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dataframe对某列求平均
要对DataFrame的某一列求平均值,可以使用mean()函数。首先,你需要使用引用中的代码生成一个随机的DataFrame对象df。然后,使用df.mean()即可得到该DataFrame对象中每一列的平均值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DataFrame求某列数据的均值,方差等统计数](https://blog.csdn.net/qq_53817374/article/details/123387027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python中如何查看Pandas DataFrame对象列的最大值、最小值、平均值、标准差、中位数等](https://download.csdn.net/download/weixin_38677808/13750214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pandas基于时间序列的固定时间间隔求均值的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38623919/14001231)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
jupyter查看dataframe
Jupyter是一个基于Web的交互式计算环境,可以用于编写和运行代码、创建数据可视化和撰写文档。在Jupyter中查看DataFrame可以使用以下方法:
1. 导入所需的库和数据:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
```
2. 直接在Jupyter中输入DataFrame名称,按下Shift+Enter执行代码,即可显示DataFrame的内容:
```python
df
```
3. 使用`head()`方法查看DataFrame的前几行,默认显示前5行:
```python
df.head()
```
4. 使用`tail()`方法查看DataFrame的后几行,默认显示后5行:
```python
df.tail()
```
5. 使用`info()`方法查看DataFrame的基本信息,包括列名、数据类型和非空值数量等:
```python
df.info()
```
6. 使用`describe()`方法查看DataFrame的统计摘要信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等:
```python
df.describe()
```
7. 使用`shape`属性查看DataFrame的行数和列数:
```python
df.shape
```
8. 使用`columns`属性查看DataFrame的列名:
```python
df.columns
```
9. 使用`index`属性查看DataFrame的索引:
```python
df.index
```
10. 使用`loc`或`iloc`方法按行或列索引查看DataFrame的特定数据:
```python
# 按行索引查看数据
df.loc[0] # 查看第一行数据
# 按列索引查看数据
df['Name'] # 查看Name列的数据
```