dataframe取一列去重统计次数

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，要取其中一列 `column_name` 进行去重并统计每个唯一值出现的次数，可以使用以下代码：

df[column_name].value_counts()

其中，`value_counts()` 方法会返回一个 Series 对象，其中包含了每个唯一值出现的次数。如果你想要将结果保存为一个新的 DataFrame，可以使用 `to_frame()` 方法：

df[column_name].value_counts().to_frame()

最终，你会得到一个新的 DataFrame，其中包含了 `column_name` 列中每个唯一值出现的次数。

相关问题

dataframe取一列去重统计个数

假设你的DataFrame为df，取一列名为`column_name`的数据列，可以使用以下代码进行去重并统计个数：

count = df['column_name'].nunique()

其中，`nunique()`函数返回该列中不同元素的数量，即去重后的元素个数。

dataframe删除多列去重

DataFrame是一个二维表格数据结构，在数据分析和处理中非常常见，如pandas库在Python中就广泛应用。如果你想要从DataFrame中删除多列并去除重复值，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确定你要删除的列名，假设它们存储在一个列表中，例如`columns_to_drop = ['column1', 'column2']`。

2. 使用`drop_duplicates()`函数，该函数会删除行的副本，如果某一行的所有非空值都与其他行的对应值相等，则认为它是一个重复行。如果你想保留某一列作为唯一标识，可以在函数中添加`subset`参数，比如指定`subset='column_name_to_preserve'`。

3. 调用`drop`方法，传入需要删除的列名列表和`_duplicates=True`表示要去除重复行，示例如下：

   df_unique = df.drop(columns=columns_to_drop, duplicates=True)

4. 这样，`df_unique`就是去除了指定列重复值的新DataFrame。