nunique

pandas 筛选统计不同的值

Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单，都是求Series或Pandas中的不同值。
cuisidong1997·2023-10-30 17:18

python利用pandas统计分析—groupby()函数的使用

groupby使用场景二、groupby基本原理三、groupby分组运算基础聚合操作：只能选择一种聚合操作agg聚合操作：可以针对同列选择不同聚合方法transformapply四、groupby分组后去重统计nunique
sodaloveer·2023-08-31 13:28

机器学习特征工程——类别相关统计特征

针对类别相关统计特征，可考虑：目标编码考虑类别特征和目标变量count,nunique,ratio经常使用的类别特征构造方式类别特征交叉组合类别特征间的组合目标编码目标编码是用目标变量（通常是Label
STUffT·2023-08-07 10:39

Pandas中的unique()和nunique()方法

Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单，都是求Series或Pandas中的不同值。
Sun_Sherry·2023-08-06 23:29

23.04.02数据分析项目1

2015,2016,2017国内主要城市数据分析：1）unique(),nunique()df=pd.read_csv('./2015年国内主要城市年度数据.csv')print(df.info())#
inunocredam·2023-04-06 02:48

Pandas计算元素的数量和频率的方法(出现的次数)

pandas.Series.nunique(),pandas.DataFrame.nunique():返回int，pandas.Series中唯一元素的数量。
·2023-03-19 00:45

python中使用nunique注意的事项

paying_user=data[data.behavior_type==4].groupby('date').nunique(['user_id'])像上述这种将'user_id'写在nunique的
yezcheng95·2023-02-02 13:53

Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用

本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.nunique方法的使用。原文地址
weixin_42098295·2023-02-02 12:51

python中的unique_python-在熊猫中为groupby计算nunique()

我有一个带有列的数据框：>diff-注册日期和付款日期之间的差额,以天为单位>国家-用户的国家>user_id>campaign_id-另一个分类列,我们将在groupby中使用它我需要为每个国家(包括diff<=n)的campaign_id组计算不同的用户数.例如,对于国家“A”,广告系列“abc”和差异7,我需要获得与国家“A”,广告系列“abc”和差异<=7不同的用户我当前的解决方案(如下)
一吻江山·2023-02-02 12:50

Python教程：unique()与nunique()函数

1unique()统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.importnumpyasnpa=[1,5,4,2,3,3,5]#返回一个arrayprint(np.unique(a))#[12345]#返回该元素在list中第一次出现的索引print(np.unique(a,return
Python 学习者·2023-02-02 12:19

Python unique()和nunique()区别

其中unique()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接返回不同值的个数。
北漂流浪歌手·2023-02-02 12:43

Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]含义

1,2,3],[4,5,6]])print(x.shape)print(x.shape[0])print(x.shape[1])(2,3)23还可以判断是否存在重复值tcc['customerID'].nunique
北漂流浪歌手·2023-01-30 14:56

pandas 唯一值unique( )和nunique()

以Kaggle上blackFriday数据为例一，unique（）函数输出每个特征的唯一值forcolindata.columns:print('{}uniqueelement:{}'.format(col,data[col].unique()))输出User_IDuniqueelement:[100000110000021000003...100411310053911001529]Produc
Jennie_J·2023-01-15 14:45

python中unique函数_Python--unique()与nunique()函数

1unique()统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.importnumpyasnpa=[1,5,4,2,3,3,5]#返回一个arrayprint(np.unique(a))#[12345]#返回该元素在list中第一次出现的索引print(np.unique(a,return
海边的小溪鱼·2023-01-15 14:14

Python--unique()与nunique()函数

1unique()统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.importnumpyasnpa=[1,5,4,2,3,3,5]#返回一个arrayprint(np.unique(a))#[12345]#返回该元素在list中第一次出现的索引print(np.unique(a,return
Python热爱者·2023-01-15 14:13

【python数据分析-数据过滤与排序】

数据来源：和鲸社区-Numpy+Pandas数据处理·第五关-2012欧洲杯足球比赛数据主要内容：数据过滤数据排序知识点：df.nunique()计算唯一值数量df.groupby().mean()分组计算均值
XY_0111·2023-01-07 14:33

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）

其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique
showswoller·2023-01-02 17:02

DataFrame常用小知识汇总

]>=某个值]筛某个列只有[值1，值2...]的dfisin()筛掉一部分数据后重新做索引df.reset_index()取几个列作为特征集，构成新的df3、某一列有多少种值df['column'].nunique
pingzishinee·2022-12-11 20:46

Python | Pandas Series.nunique() 用法

Python是一种用于进行数据分析的优秀语言，主要是因为它有很多以数据为中心的packages可以使用，Pandas就是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。在分析数据时，很多时候用户想要查看特定列中的唯一值。Pandasnunique()统计每一列属性各自有多少个不同值。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,1,3],'B':[4,5,6]})df
Zachos·2022-12-07 06:25

pandas统计函数count，unique，nunique的区别

原始数据准备importpandasaspddf1=pd.DataFrame()df2=pd.DataFrame()df1['name']=['a','b','c','d','e','f','g']df2['name']=['a','b','c','d','e','f']df1['class']=['1','1','2','2','3','3','2']df2['grade_state']=['1
予过天晴·2022-12-04 03:05

Paddle深度学习快速入门

train_df和test_df中的每列数据项是列表2、指标计算\space2.1HitRatedefhitrate(test_df,k=20):user_num=test_df['user_id'].nunique
宇来风满楼·2022-11-28 15:36

特征工程——连续变量和分类变量的统计特征衍生

','median','Q1','Q2']}#Q1是上四分位数，Q2是下四分位数aggs_cat={'cat':['mean','var','max','min','median','count','nunique
同道而为之。·2022-11-28 11:38

15_Pandas计算元素的数量和频率（出现的次数）

使用pandas.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为pandas.DataFrame的方法。在这里:pandas.S
饺子大人·2022-11-26 05:34

SHEIN算法工程师面试题7道|含解析

对于离群点当作缺失值进行处理删掉离群点所在的样本实用统计值进行填充对于缺失值可以用均值或均位数进行填充可以用特定值，如-1可以用np.nan表示对于类别特征编码方式：自然数编码、独热编码、count编码、目标编码统计方式：count、nunique
julyedu_7·2022-11-24 18:59

Pandas读取.csv文件

data.head(r)，data.tail(r)分别返回开头r行和末尾r行数据data.shape返回数据尺寸data.dtypes返回每个属性的数据类型data.values返回ndarray类型的对象data.nunique
XAL1·2022-11-20 19:38

太香了，这 10 个 Pandas 函数让你的代码能力起飞

unique和nunique函数unique函数某列返回唯一元素的列表，此函数比NumPy
Python数据挖掘·2022-10-29 07:01

Pandas中的unique()和nunique()区别详解

Pandas中Series和DataFrame的两种数据类型中都有nunique()和unique()方法。这两个方法作用很简单，都是求Series或Pandas中的不同值。
·2022-08-08 13:26

Competition08-竞赛实战案例-用户画像类

数据探索仔细查看每个数据的基本含义，打印出数据，看看是什么样子的校验数据的正确性，缺失情查看数据的分布的时候，除了看训练集和测试集的分布是否相似，还要看target的分布情况（describe）查看数据的时候需要看看是否有重复数据nunique
请叫我哈士奇·2022-04-09 07:46

Pandas 实现分组计数且不计重复

函数如下：dataframe.groupby([‘分组的列名']).需要计数的列名.nunique()举例：数组“data”如下：StoreIDSalesSalesDateChannelA1002018
·2022-02-09 17:41

Pytorch/numpy/pandas常用语法记录（持续更新）

item()用法3torch.view()用法例1普通用法例2参数使用4torch.transpose()用法5torch.contiguous()用法6df.head()用法7.unique()和.nunique
StriveQueen·2021-01-21 17:20

（特征工程实战）ML最实用的数据预处理与特征工程常用函数！

目录1.groupby函数2.map函数3.transfrom函数4.merge函数5.reset_index函数6.astype函数7.duplicated函数8.nunique()函数9.apply
代码届的小白·2020-12-13 15:00

探索型数据分析 EDA 小结

包括但不限于：1).数据字典，也就是字段，明确分析维度；2).数据类型；`object、int64`3).有无空值、缺失值数量或者缺失率；`isnull()、info()`4).特征中具体有哪些分类；`nunique
周小丫0_0·2020-11-03 14:48

unique和nunique的区别

简单明了：以kaggle的IntermediateMachineLearningMicro-CourseHomePage为例unique()统计list、series中的不同值的个数,返回的是list.nunique
Zhang Hongbo2019·2020-09-12 20:46

Pandas使用教程（四）

1.movies.genre.describe()2.movies.genre.value_counts()3.movies.genre.unique()movies.genre.nunique()16pd.crosstab
何变量·2020-09-12 18:48

pandas 统计分组内不重复计数

经常需要对数据进行分组计数，看下下面这组数据数据中name为C的有三行，其中有2个code是重复的目标：按name分组，统计每组中code的不重复数量df.groupby('name')['code'].nunique
lumangnote·2020-09-11 21:11

python高级代码块

pandasdataFrame[col].value_counts()类似#Getnumberofuniqueentriesineachcolumnwithcategoricaldataobject_nunique
mtj66·2020-08-22 17:57

python中的nunique

>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'A':[0,1,2],'B':[4,5,6]})>>>df.nunique()A3B3dtype:int64>>>df=pd.DataFrame
zjlooojoe·2020-08-22 13:36

1 第1章 Pandas基础

df=pd.read_csv(‘data/Game_of_Thrones_Script.csv’)df.head()df[‘Name’].nunique()1.5.2.3（b）以单元格计数（即简单把一个单元格视作一句
lpy2017·2020-08-12 14:16

Pandas中分组计数且不计重复的实现

函数如下：dataframe.groupby([‘分组的列名’]).需要计数的列名.nunique()举例：数组“data”如下：StoreIDSalesSalesDateChannelA1002018
SissiMeow·2020-08-12 10:28

python pandas 分组后去重统计

a','b',np.nan,'a','a',np.nan]})print(df)#groupparam#01a#11a#22b#33NaN#43a#53a#64NaN想要得到的结果：#a2#b1方法一nunique
您丢了一条命·2020-08-03 07:48

“未来杯”房租预测比赛-数据清洗

通过任务一我们知道缺失值情况是pu和pv；但是，根据特征nunique分布的分析，可以发现rentType存在"–“的情况，这也算是一种缺失值。此外，诸
小光的数据之道·2020-07-28 21:00

pandas---综合练习

df=pd.read_csv('Data/Game_of_Thrones_Script.csv')print(df)df['Name'].nunique()df['Name'].value_counts
皓月Moon·2020-07-13 20:19

01_pandas基础

目录一、pandas读取操作二、基本数据结构1.Series2.DataFrame三、常用基本函数1.head和tail2.unique和nunique3.count和value_counts一、pandas
Tiger歌儿·2020-07-07 22:25

pandas实现sum()over()、count()over()等窗口函数

,['b',4,12],['c',6,21],]data=pd.DataFrame(array,columns=["name","class","score"])#去重计数：nuniquedata['nunique
Alex.liu·2020-07-07 14:26

Pandas学习总结——1. 基础操作(文件读写)、数据结构(Series、DataFrame)、常用基本函数、数据排序...

csv、xls/xlsx）2Pandas基本数据结构（Series、Dataframe）2.1Series2.2DataFrame3Pandas常用基本函数(1)head和tail(2)unique和nunique
KF_Guan·2020-07-06 22:21

Python | Pandas Series.nunique() 用法

例子1#:nunique()用法在此示例中，nuniqu
grantpole·2020-07-02 09:58

数据分析 NO.14 科赛网Pandas练习题

)df[“item_name”].value_counts()对item_name计数df[“item_name”].unique()列出item_name不重复的数据df[“item_name”].nunique
TeddyBob·2020-07-01 13:07

结合实例总结pandas的部分常用函数

df.columns.values获取所有列索引的名称3.df.column_name:直接获取列column_name的数据4.pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值（即去掉重复的）注意和nunique
zhuzuwei·2020-06-30 17:15

2020腾讯广告算法大赛上分进榜艰难史

1.特征表示通常我们会先统计基础特征，提供的8个维度的nunique，比如点击的不同的
小亦折·2020-06-29 23:21

pandas 某一列不重复的值有多少

以o2o大赛的数据为例df_new=df[['User_id','Merchant_id']]df_new_1=df_new.groupby(['User_id'])['Merchant_id'].nunique
weixin_33768481·2020-06-28 05:23
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