pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例


            1、Series唯一值判断





 s = Series([3,3,1,2,4,3,4,6,5,6])

 #判断Series中的值是否重复,False表示重复

 print(s.is_unique)

 #False

 #输出Series中不重复的值,返回值没有排序，返回值的类型为数组

 print(s.unique())

 #[3 1 2 4 6 5]

 print(type(s.unique()))

 #<class 'numpy.ndarray'>

 #统计Series中重复值出现的次数,默认是按出现次数降序排序

 print(s.value_counts())

 '''

 3 3

 6 2

 4 2

 5 1

 2 1

 1 1

 '''

 #按照重复值的大小排序输出频率

 print(s.value_counts(sort=False))

 '''

 1 1

 2 1

 3 3

 4 2

 5 1

 6 2

 '''





2、成员资格判断

a、Series的成员资格





 s = Series([5,5,6,1,1])

 print(s)

 '''

 0 5

 1 5

 2 6

 3 1

 4 1

 '''

 #判断矢量化集合的成员资格,返回一个bool类型的Series

 print(s.isin([5]))

 '''

 0  True

 1  True

 2 False

 3 False

 4 False

 '''

 print(type(s.isin([5])))

 #<class 'pandas.core.series.Series'>

 #通过成员资格方法选取Series中的数据子集

 print(s[s.isin([5])])

 '''

 0 5

 1 5

 '''





b、DataFrame的成员资格





 a = [[3,2,6],[2,1,4],[6,2,5]]

 data = DataFrame(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","three"])

 print(data)

 '''

  one two three

 a 3 2  6

 b 2 1  4

 c 6 2  5

 '''

 #返回一个bool的DataFrame

 print(data.isin([1]))

 '''

   one two three

 a False False False

 b False True False

 c False False False

 '''

 #选取DataFrame中值为1的数，其他的为NaN

 print(data[data.isin([1])])

 '''

  one two three

 a NaN NaN NaN

 b NaN 1.0 NaN

 c NaN NaN NaN

 '''

 #将NaN用0进行填充

 print(data[data.isin([1])].fillna(0))

 '''

  one two three

 a 0.0 0.0 0.0

 b 0.0 1.0 0.0

 c 0.0 0.0 0.0

 '''





以上这篇pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。