df.nunique()

`df.nunique()` 是一个 pandas DataFrame 或 Series 的函数，用于返回每列（Series）中不同值的数量。例如，如果 `df` 是一个 DataFrame，`df.nunique()` 将返回一个 Series，其中每个索引是 DataFrame 的列名，每个值是该列中不同值的数量。如果 `df` 是一个 Series，则返回的是该 Series 中不同值的数量。

举个例子，假设我们有以下 DataFrame：

   A  B  C
0  1  3  5
1  2  3  6
2  1  4  5

运行 `df.nunique()` 后，将返回以下 Series：

A    2
B    3
C    2
dtype: int64

其中，列 A 中有 2 个不同的值（1 和 2），列 B 中有 3 个不同的值（3、4 和 5），列 C 中有 2 个不同的值（5 和 6）。

相关问题

train_df = pd.read_csv('./data/train.csv', index_col = 0) test_df = pd.read_csv('./data/test.csv', index_col = 0) print("Number of rows: ", train_df.shape[0]) print("Number of columns: ", train_df.shape[1]) display(train_df) train_df.info() print("Number of rows: ", test_df.shape[0]) print("Number of columns: ", test_df.shape[1]) display(test_df) test_df.info() train_df.describe() # Check for NaN values and the number of unique values print("Are there any NaN values: ", train_df.isnull().values.any()) print(train_df.nunique()) # Count NaN values in each column nan_counts = train_df.isna().sum() # Print the counts print(nan_counts)

这段代码是用来读取两个csv文件，并对它们进行一些数据分析的。具体来说，它首先读取了一个名为train.csv的文件和一个名为test.csv的文件，并打印了它们的行数和列数。然后，它显示了train_df和test_df的内容和信息，包括每个列的数据类型和非空值的数量。接下来，它使用describe()函数对train_df进行描述统计，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。最后，它检查train_df中是否有NaN值，并计算每列中的NaN值的数量，并打印出来。

tp = df.groupby('uid',as_index=False)[i].nunique() nunique是什么意思

`nunique` 是Pandas库中的一个函数，用于计算一个Series或DataFrame中的唯一值数量。在你的代码中，`df.groupby('uid',as_index=False)[i].nunique()`的作用是按照`uid`分组，然后对每个分组中的 `i` 列计算唯一值的数量。最终返回一个DataFrame，其中每个行代表一个分组，包括分组的`uid`和`i`列的唯一值数量。