pd.DataFrame与unique

时间: 2024-01-07 16:20:14 浏览: 71
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pandas dataframe 中的explode函数用法详解

pd.DataFrame是pandas库中的一个数据结构，它是一个二维表格，可以存储不同类型的数据。我们可以使用pd.DataFrame()函数来创建一个数据框。而unique()是numpy库中的一个函数，它可以返回一个数组中的唯一值，并按照它们出现的顺序进行排序。在引用中的例子中，unique()函数被用来返回数据框中某一列的唯一值。
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Python Dataframe 指定多列去重、求差集的方法

frame = pd.DataFrame(data) # 指定 'pop' 和 'state' 列进行去重 unique_frame = frame.drop_duplicates(subset=['pop', 'state']) 在这个例子中，drop_duplicates() 方法会保留第一个出现的 'pop' 和...

如何查找出pd.dataframe中的重复的数据，并将重复的数据删除

1. 首先，导入pandas模块并加载你的DataFrame，例如df = pd.read_csv('your_file.csv')。 2. 使用duplicated()函数找出重复行。默认情况下，它会返回一个布尔值Series，其中True表示重复，False表示唯一。如果...

为什么user_id_df=pd.DataFrame(data['user_id']) unique_user_ids=user_id_df['user_id'].unique()使用unique会报错KeyError: 'user_id'

这个错误可能是因为data中没有'user_id'这个key。你可以检查一下data中的key...另外，如果data是一个DataFrame，你可以直接使用data['user_id'].unique()来获取unique_user_ids，而不需要使用user_id_df这个中间变量。

df = pd.DataFrame() df['col_name'] = column_name df['value'] = unique_value df = df.sort_values('value', ascending=False)

这是一个使用 Pandas 库创建一个空的 DataFrame，并向其中添加两列数据的代码。其中，第一列的列名为 'col_name'，第二列的列名为 'value'，并且按照 'value' 列的值进行降序排序。

#number of unique categories for each feature dict_={} for feature in df.columns: dict_[feature]=df[feature].value_counts().shape[0] pd.DataFrame(dict_,index=['unique_counts']).transpose()

您的代码看起来几乎正确。但是，请注意，您需要确保在运行此代码之前，先导入pandas库...result = pd.DataFrame(dict_, index=['unique_counts']).transpose() 现在，您可以打印result以查看每个特征的唯一类别数量。

# 用户在多少商家领取并消费优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date'].notnull()&data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_consume_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float')/feature_user[prefixs + 'received_differ_merchant'].astype('float') # 用户15天内消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==1][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户15天内未消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==0][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_not_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')用groupby（函数改写）

pivot = data[data['Date'].notnull() & data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index() pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': ...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题

6. 在 pd.DataFrame.from_dict 中，应该将 orient 参数设置为 "columns"，而不是 "index"。 7. 在 plt.hist 中，使用了 height 参数，而正确的参数是 x。 下面是修改后的代码： import pandas ...

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

cluster_center.Properties.RowNames = cellstr(num2str(unique(kmeans_label))); cluster = [array2table(r1(:,2),'VariableNames',{'类别数目'}), cluster_center]; cluster.Properties.VariableNames{1} = '类别...

import openpyxl # 读取Excel文件 file = openpyxl.load_workbook('./智能合单POC数据（脱敏）_原始.xlsx') sheet = file.active # 将Excel数据转为DataFrame格式 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, values_only=True): data.append(row) df = pd.DataFrame(data, columns=[col.value for col in sheet[1]]) df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce' # 按日期分组，统计订单个数和车次 grouped = df.groupby('要求送货时间') result = pd.DataFrame({'订单个数': grouped.size(), '车次个数': grouped['车次'].nunique()}) print(result)报错为PS E:\数据建模> & C:/Users/asus/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe e:/数据建模/question4.py File "e:/数据建模/question4.py", line 369 grouped = df.groupby('要求送货时间') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是由于在 pd.to_datetime 函数调用的行末缺少了一个右括号。请在该行的末尾加上一个右括号，如下所示： python df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors...

这个是哪里出错了python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息，接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下： python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())

df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) # 聚类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # ...

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) 怎么让col1重复项只展示一次 col1的5个元素都展示

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) # 去除 col1 的重复项 df_unique_col1 = df.drop_duplicates(subset=['col1']) # 对每个组内的 col2 值进行合并 df_result = ...

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例') plt.show() 注意最后需要加上 plt.show() 才能显示图像。

以下是商超的货品价格数据清洗代码，请根据将“”内的代码填写完整。 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(pd.read csv(namecsvheader=1))df=pd.DataFrame(pd.read excel(namexlsx')) df=pdDataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006]， "date":pd.date range('20130102',p eriods=6), "city":['Beijing ', 'SH', guangzho u', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING". "age":[23,44,54,32,34,32],"categ ory":['100-A','100-B','110-A',110-C',210-A','130-F', "price":[1200,np.nan,2133,5433,np nan,4432]}, columns=iddatecitycategor y','age','price']) df.() #查看数据表的维度 df.()#检查数据空值 dfl'.isnull()#检查价格特定列空值 df'city].()#查看city列中的唯一值 df. ()#查看数据表的值df #查看数据表的值 df.#查看列名称 df.(how=any)#删除数据表中含有空值的行 df['price]._(df'price]mean())#使用price均值对 NA进行填充 df['city'].#删除后出现的重复值 dfhead()#查看数据前5行的值

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv', header=1)) #读取csv文件并指定表头行为1 df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #读取excel文件 df=pd.DataFrame({ "id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], ...

请将给的DateFrame的缺失值用5进行填充，然后删除重复行 # 第三题作答处 df = pd.DataFrame({ 'A': [9, 6, 5, np.nan, 5], 'B': [7, 2, np.nan, np.nan, 5], 'C': [6, 1, 4, 5, 5], 'D': [3, 8, 3, 5, 5]

df = pd.DataFrame({ 'A': [9, 6, 5, np.nan, 5], 'B': [7, 2, np.nan, np.nan, 5], 'C': [6, 1, 4, 5, 5], 'D': [3, 8, 3, 5, 5] }) # 使用 5 填充缺失值 df_filled = df.fillna(5) # 删除重复行 df_unique =...

def LOSO_sequence_generate(data: pd.DataFrame, sub_column: str) -> tuple: train_list = [] test_list = [] subjects = np.unique(data[sub_column]) for subject in subjects: mask = data["Subject"].isin([subject]) train_data = data[~mask].reset_index(drop=True) test_data = data[mask].reset_index(drop=True) train_list.append(train_data) test_list.append(test_data) return train_list, test_list 详细解释该代码

3. np.unique(data[sub_column]) 可以得到所有的 subject，去重后返回一个 numpy 数组。 4. for subject in subjects: 遍历每一个 subject。 5. mask = data["Subject"].isin([subject]) 根据当前的 subject，...

# 导入数据集 data = pd.read_csv("pima.csv") # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

这段代码是用来对一个名为 ...6. 将原始的特征变量删除，并将标准化后的数值型特征与编码后的特征变量合并。 这些步骤的目的是为了让数据集更加适合用于机器学习算法的训练和测试，从而提高模型的准确性和泛化能力。

man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data.head()

2. 创建一个空的 DataFrame 对象 data，用于存储处理后的数据。 3. 使用 unique() 方法获取原始数据集中所有的 Couple 值，并将其作为 data 的一个列。 4. 使用数组切片的方式从原始数据集中获取所有奇数行的 ...

import pandas as pd df = pd.read_csv('lending.dat') df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year df_book_count = df[['bid', 'title']].drop_duplicates().merge( df.groupby('bid').size().reset_index(name='count'), on='bid') top5_books = pd.DataFrame() for year in df['year'].unique(): df_year = df[df['year'] == year] if len(df_year) >= 5: # 只有当年份至少有 5 本书籍时，才计算前 5 本最受欢迎的书籍 # 按照每个书籍的借阅次数进行排序，并选择前 5 本书籍 df_year_sorted = df_book_count[df_book_count['bid'].isin(df_year['bid'])].sort_values('count', ascending=False).head(5) # 将年份信息添加到 DataFrame 中 df_year_sorted['year'] = year top5_books = pd.concat([top5_books, df_year_sorted], ignore_index=True) # 输出结果 print(top5_books[['year', 'title', 'count']])统计每年借阅量排前五的图书及其借阅量对其进行新颖的可视化展示

对于这个问题，可以使用Python中的数据可视化工具Matplotlib或者Seaborn来实现。以下是一个简单的例子： python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 使用Seaborn设置样式 ...

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