在pandas中计算列中的不同值可以使用unique()
函数或value_counts()
函数。
unique()
函数:unique()
函数返回一个数组,其中包含列中的所有不同值。 # 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3]})
# 计算列中的不同值
unique_values = df['A'].unique()
print(unique_values)
```
value_counts()
函数:value_counts()
函数返回一个Series,其中包含列中每个不同值的计数。 # 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3]})
# 计算列中不同值的计数
value_counts = df['A'].value_counts()
print(value_counts)
```
优势:
unique()
函数可以快速获取列中的不同值,适用于需要获取不同值列表的场景。value_counts()
函数可以方便地获取每个不同值的计数,适用于需要统计不同值出现次数的场景。应用场景:
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