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如何将每列中每个唯一值的计数汇总为按列标题索引的行?

要将每列中每个唯一值的计数汇总为按列标题索引的行,可以使用Python中的pandas库来实现。

首先,我们需要将数据加载到一个pandas的DataFrame中。假设数据已经加载并存储在一个名为df的DataFrame中。

接下来,我们可以使用pandas的groupby和agg函数来进行计数和汇总操作。具体步骤如下:

  1. 使用groupby函数按列标题进行分组,将每列中的唯一值作为分组的依据。grouped = df.groupby(df.columns, axis=1)
  2. 使用agg函数对每个分组进行计数操作,并将结果汇总为一个新的DataFrame。counts = grouped.agg('count')
  3. 最后,我们可以使用transpose函数将结果转置,使得每列标题成为行索引。counts = counts.transpose()

这样,counts DataFrame中的每一行就代表了每个唯一值在每列中的计数汇总。

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Series对象唯一计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象唯一计数 数据选取 df[col]:根据列名,并以Series形式返回...df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多 s.iloc[0]:位置选取数据 s.loc['index_one']:索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一 df.iloc...agg(np.mean):返回col1分组所有均值 data.apply(np.mean):对DataFrame应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=...1):对DataFrame应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2):将df2添加到df1尾部 df.concat([df1, df2],axis=1):将df2添加到...():返回所有均值 df.corr():返回之间相关系数 df.count():返回非空个数 df.max():返回最大 df.min():返回最小 df.median

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也可以在创建Series时候直接创建索引。 b、通过字典形式来创建Series。 (3)获取Series 通过索引方式选取Series单个或一组。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构排序和排名 索引进行排列,一或多进行排序,通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 (1)滤出缺失数据 使用data.dropna...(从0开始计数) 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和(sum)运算、累计(cumsum)运算、平均值(mean)等运算。...根据数组数据类型不同,产生统计指标不同,有最、分位数(四分位、四分之三)、标准差、方差等指标。 7、唯一获取 此方法可以用于显示去重后数据。...8、计数 用于计算一个Series出现次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas一个重要功能,它作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。

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():查看数值型汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象唯一计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame...对象唯一计数 数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序,交换列位置。...s.iloc[0]:位置选取数据 s.loc['index_one']:索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一 df.iloc[0,0]:返回第一第一个元素 查看第四数据 df.loc...df.mean():返回所有均值 df.corr():返回之间相关系数 df.count():返回非空个数 df.max():返回最大 df.min():返回最小...df.median():返回中位数 df.std():返回标准差

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上述括号部分就是表标题 - 数据,有许多无效,只要 开单部门 列有名字,就是有效 此案例数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图: - 销售员、货品编码,汇总 货品数量和价税合计...这次我们直接使用 pandas 读写 excel 数据,而无需使用 xlwings 库 首先定义需要统计方式: - 其中核心是 g_agg_funcs 字典,他定义了每个输出列统计方法...设置 None,表示不需要用 excel 数据作为 DataFrame 标题 - header=df.iloc[header_idx,:] ,把指定内容读取出来 - df.columns...=header ,赋值作为 df 标题 - df.dropna(subset=[g_pName]) ,把名字是空去掉 然后即可生成结果,如下: - df.groupby(cols).agg...这里先创建一个 ExcelWriter对象 - res.index.get_level_values(0) ,从分组结果获得销售人员,但这里输出是带重复,因此我们需要使用 set 去重复 -

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首次公开,用了三年 pandas 速查表!

df.corr() # 返回之间相关系数 df.count() # 返回非空个数 df.max() # 返回最大 df.min() # 返回最小 df.median...(axis=0) # 累积连加,累加 s.nunique() # 去重数量,不同量 df.idxmax() # 最大索引名 df.idxmin() # 最小 df.columns # 显示所有列名...df.team.unique() # 显示不重复 # 查看 Series 对象唯一计数, 计数占比: normalize=True s.value_counts(dropna=False...) # 查看 DataFrame 对象唯一计数 df.apply(pd.Series.value_counts) df.duplicated() # 重复 df.drop_duplicates..., 数据序列 S(索引)] for label, content in df.items():print(label, content) # 迭代,迭代出整行包括索引类似列表内容,可

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