python查看列多少唯一值(查找某一列中某一项的最大值)

发布网友 发布时间：2024-09-26 05:47

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热心网友 时间：2分钟前

本篇文章给大家谈谈python查看列多少唯一值，以及查找某一列中某一项的最大值对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

有时候列太长，想知道列里面有哪些值，可以用以下几种方法：

1.? data.drop_plicates(['a','b'])

#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个

data.drop_plicates(['a','b'],keep='last')

2.?np.unique(data['a'])

这个可以直接看到它的值；

3. a 列如果是类别型的时候，可以用data['a'].value_counts()

第一列则是值出现的种类。

使用DataFrame中的drop_plicates方法，可以删除“重复值”，返回字段的“唯一值”

实现代码：数据框名.drop_plicates(["字段名"])

备注：通过数据框名.drop_plicates(["字段名"]).shape[0]，可以获取“唯一值”的个数。

rec = collections.defaultdict(int)

for i in arr:

rec[i] += 1

count = 0

for k, v in rec.items():

if v == 1:

count += 1

print(count)

关于python查看列多少唯一值和查找某一列中某一项的最大值的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

热心网友 时间：2分钟前

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有时候列太长，想知道列里面有哪些值，可以用以下几种方法：

1.? data.drop_plicates(['a','b'])

#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个

data.drop_plicates(['a','b'],keep='last')

2.?np.unique(data['a'])

这个可以直接看到它的值；

3. a 列如果是类别型的时候，可以用data['a'].value_counts()

第一列则是值出现的种类。

使用DataFrame中的drop_plicates方法，可以删除“重复值”，返回字段的“唯一值”

实现代码：数据框名.drop_plicates(["字段名"])

备注：通过数据框名.drop_plicates(["字段名"]).shape[0]，可以获取“唯一值”的个数。

rec = collections.defaultdict(int)

for i in arr:

rec[i] += 1

count = 0

for k, v in rec.items():

if v == 1:

count += 1

print(count)

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热心网友 时间：2分钟前

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有时候列太长，想知道列里面有哪些值，可以用以下几种方法：

1.? data.drop_plicates(['a','b'])

#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个

data.drop_plicates(['a','b'],keep='last')

2.?np.unique(data['a'])

这个可以直接看到它的值；

3. a 列如果是类别型的时候，可以用data['a'].value_counts()

第一列则是值出现的种类。

使用DataFrame中的drop_plicates方法，可以删除“重复值”，返回字段的“唯一值”

实现代码：数据框名.drop_plicates(["字段名"])

备注：通过数据框名.drop_plicates(["字段名"]).shape[0]，可以获取“唯一值”的个数。

rec = collections.defaultdict(int)

for i in arr:

rec[i] += 1

count = 0

for k, v in rec.items():

if v == 1:

count += 1

print(count)

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热心网友 时间：1分钟前

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有时候列太长，想知道列里面有哪些值，可以用以下几种方法：

1.? data.drop_plicates(['a','b'])

#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个

data.drop_plicates(['a','b'],keep='last')

2.?np.unique(data['a'])

这个可以直接看到它的值；

3. a 列如果是类别型的时候，可以用data['a'].value_counts()

第一列则是值出现的种类。

使用DataFrame中的drop_plicates方法，可以删除“重复值”，返回字段的“唯一值”

实现代码：数据框名.drop_plicates(["字段名"])

备注：通过数据框名.drop_plicates(["字段名"]).shape[0]，可以获取“唯一值”的个数。

rec = collections.defaultdict(int)

for i in arr:

rec[i] += 1

count = 0

for k, v in rec.items():

if v == 1:

count += 1

print(count)

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