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pandas(四)唯一值、值计数以及成员资格

时间:2018-04-07 18:57:52      阅读:193      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:bsp   函数   pre   矢量   port   计数   默认   dataframe   col   

针对Series对象,从中抽取信息

unique可以得到Series对象的唯一值数组

>>> obj = Series([c,a,d,a,a,b,b,c,c])
>>> obj.unique()
array([c, a, d, b], dtype=object)
>>> obj
0    c
1    a
2    d
3    a
4    a
5    b
6    b
7    c
8    c
dtype: object
>>> type(obj.unique())
<class numpy.ndarray>#注意这里返回的不再是Series对象,而是ndarray的一维数组

返回的是未排序的数组,如果需要排序,再次执行sort()方法或者用numpy的顶级函数sort()

>>> new_array = obj.unique()
>>> new_array
array([c, a, d, b], dtype=object)
>>> new_array.sort()
>>> new_array
array([a, b, c, d], dtype=object)
>>> import numpy as np
>>> new_array = obj.unique()
>>> new_array
array([c, a, d, b], dtype=object)
>>> na = np.sort(new_array)
>>> na
array([a, b, c, d], dtype=object)

值计数

用到value_counts方法或value_count顶级函数

>>> obj
0    c
1    a
2    d
3    a
4    a
5    b
6    b
7    c
8    c
dtype: object
>>> obj_c= obj.value_counts()
>>> obj_c
c    3
a    3
b    2
d    1
dtype: int64
>>> pd.value_counts(obj)#默认是降序
c    3
a    3
b    2
d    1
dtype: int64
>>> pd.value_counts(obj,sort =False)#对统计结果不排序
a    3
b    2
d    1
c    3
dtype: int64

isin用于判断矢量化集合的成员资格,可以用于选取Series或DataFrame列中的数据子集

>>> mask = obj.isin([a,c])
>>> mask
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
5    False
6    False
7     True
8     True
dtype: bool
>>> obj[mask]
0    c
1    a
3    a
4    a
7    c
8    c
dtype: object

可以将value_counts的顶级函数传给DataFrame对象的apply()使用,以便统计一列或者一行的值的个数

 

pandas(四)唯一值、值计数以及成员资格

标签:bsp   函数   pre   矢量   port   计数   默认   dataframe   col   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zuoshoushizi/p/8734027.html

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