dataframe查看某列共有几种值
时间: 2023-09-19 12:03:45 浏览: 63
要查看DataFrame某一列共有几种值,可以使用nunique()函数。nunique()函数返回指定列中唯一值的个数。
示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'名字': ['小明', '小红', '小刚', '小明', '小红'],
'年龄': [18, 20, 19, 18, 20],
'性别': ['男', '女', '男', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看'性别'列中有几种值
unique_values = df['性别'].nunique()
print("性别列共有", unique_values, "种值")
```
输出结果:
```
性别列共有 2 种值
```
这样就可以得到'性别'列共有几种值的信息。
相关问题
dataframe检查某列是否有缺失值
要检查DataFrame中某列是否有缺失值,你可以`isnull()`和`any()`函数组合。以下是使用示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None,2, 3, None 5],
'C [1, 2 3, 4, ]}
df = pd.DataFrame(data)
# 检查某列是否有缺失值
column_name = 'A' # 指定要检查的列名
is_missing = df[column_name].isnull().any()
# 输出结果
if is_missing:
print(f"列 '{column_name}' 存在缺失值")
else:
print(f"列 '{column_name}' 没有缺失值")
```
在上述示例中,我们创建了一个包含缺失值的DataFrame,并检查了列'A'是否存在缺失值。根据结果输出不同的提示信息。
请注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整。
dataframe查看某列值得种类
要查看DataFrame某列的所有唯一值的种类,可以使用pandas的unique()方法。
假设你的DataFrame名为df,要查看某列名为"column_name"的所有唯一值,可以使用以下代码:
df["column_name"].unique()
这将返回一个包含该列中所有唯一值的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [大数据分析使用numpy在pandas dataframe上添加列](https://blog.csdn.net/yuuEva/article/details/109116832)[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: 50%"]
- *2* *3* [如何根据列值从 DataFrame 中选择行?](https://blog.csdn.net/kalman2019/article/details/128428281)[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: 50%"]
[ .reference_list ]