df.nunique()

时间: 2024-05-06 07:18:11 浏览: 16
`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)。
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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。

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请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() 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 = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); 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'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

将下列代码变为伪代码def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling 数字列 std = StandardScaler() 缩放 = std.fit_transform(数据[num_cols]) 缩放 = pd。数据帧(缩放,列=num_cols) #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy() 数据 = 数据.drop(列 = num_cols,轴 = 1) 数据 = 数据.合并(缩放,left_index=真,right_index=真,如何 = “左”) # 定义 X 和 Y X = 数据.drop('结果', 轴=1) y = 数据['结果'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

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