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pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例

  • Post category:Python

下面是关于pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例详细攻略：

唯一值（Unique Values）

pandas中的unique()函数可以帮助我们获取数据集中所有的唯一值。该函数返回的是一个Numpy数组，其中包含的元素即为数据集中的不重复项。

下面是通过一个示例来演示如何使用unique()函数：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Dog', 'Fish', 'Cat', 'Bird']})

# 获取唯一值
unique_animals = df['Animal'].unique()

# 输出结果
print(unique_animals)

上述代码中，我们创建了一个包含不同动物名称的数据集，并使用unique()函数来获取所有动物的不重复项。输出结果为：

['Dog' 'Cat' 'Fish' 'Bird']

从结果中可以看到，该数据集中包含4个不同种类的动物，即狗，猫，鱼和鸟。这里返回的是一个Numpy数组，而不是一个pandas数据框。

值计数（Value Counts）

除了获取数据集中所有的唯一值，我们还可以使用value_counts()函数来获取数据集中每个元素的出现次数。该函数会返回一个pandas Series对象，该对象的索引是数据集中的每个元素，而值则代表了该元素出现的次数。

下面是通过一个示例来演示如何使用value_counts()函数：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Dog', 'Fish', 'Cat', 'Bird']})

# 获取值的计数
animal_counts = df['Animal'].value_counts()

# 输出结果
print(animal_counts)

上述代码中，我们同样使用了之前示例中的数据集，并用value_counts()函数获取了每个动物出现的次数。输出结果为：

Dog     2
Cat     2
Fish    1
Bird    1
Name: Animal, dtype: int64

从结果中可以看到，该数据集中共包含两只狗和两只猫，而其余的鱼和鸟各只有一只出现。返回值是一个pandas Series对象，其中每个元素的索引为动物名称，而值即为出现的次数。

成员资格（Membership）

有时候，我们需要判断某个元素是否属于指定数据集。为了实现这个功能，我们可以使用isin()函数。该函数会判断数据集中的每个元素是否与指定列表中的任意一个元素相匹配，返回的是一个布尔值，其中True表示匹配成功，False表示匹配失败。

下面是通过一个示例来演示如何使用isin()函数：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Dog', 'Fish', 'Cat', 'Bird']})

# 判断元素是否属于指定数据集
is_dog = df['Animal'].isin(['Dog'])

# 输出结果
print(is_dog)

上述代码中，我们同样使用了之前示例中的数据集，并使用isin()函数来判断某个元素是否属于指定数据集。在本例中，我们需要判断是否存在狗这个元素，因此我们将其放入了一个列表中。输出结果为：

0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
5    False
Name: Animal, dtype: bool

从结果中可以看到，该数据集中包含两只狗，因此输出结果中对应的位置值为True。在其他位置上，我们则返回了False。返回值是一个布尔值Series对象，其中True表示匹配成功，False表示匹配失败。

以上就是关于pandas的唯一值、值计数以及成员资格的示例详细攻略，希望对您有所帮助。

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