unique 函数并不是 Python 自带的，如果你想要求列表中的唯一值，你可以使用 set 数据类型。例如：>>> a = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]
>>> set(a)
{1, 2, 3, 4}
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2023-06-20 16:13:31
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Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍Numpy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。目录创建数组1、Array2、Linspace3、Arange4、Uniform5、Random.randint6、Random.random7、Logspace8、zeroes9、ones10、f
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2024-10-23 18:11:04
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1.numpy1.1numpy简介NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库，它非常重视数组。它允许你在Python中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。简单来说numpy可以完成数组从建立,修改,检索,运算等一系列操作1.2Numpy库方法此处都为 import numpy as np生成数组 arr
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2023-11-26 11:51:26
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文章目录1.Splipy-纯python库2.openNURBS-精确传输格式解析工具3.libnurbs-样条算法封装4.SISL-全面的NURBS库5.gsl-数值计算库6.tinynurbs-轻量级的样条库7.OpenNurbsFit-样条拟合库8.agv path smoothing-样条拟合库9.总结 1.Splipy-纯python库这个仓库包含了Splipy包。Splipy是一个纯
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2023-12-20 09:11:38
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1 unique()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.import numpy as npa = [1,5,4,2,3,3,5]# 返回一个arrayprint(np.unique(a))# [1 2 3 4 5] # 返回该元素在list中第一次出现的索引print(np.unique(a,return_index=True))# (array([1, 2, 3,
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2021-07-20 14:36:52
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NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。某些numpy函数要比python内置函数或方法更加便捷和迅速，在数据科学
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2023-12-12 21:07:12
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入
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2022-06-02 07:38:12
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1. nunique() DataFrame.nunique（axis = 0，dropna = True ） 功能：计算请求轴上的不同观察结果 参数： axis ： {0或'index'，1或'columns'}，默认为0。0或'index'用于行方式，1或'列'用于列方式。 dropna ： b
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2019-03-26 13:40:00
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# pandas dataFrame[col].value_counts() 类似# Get number of unique entries in each column with categorical dataobject_nunique = list(map(lambda col: X_train[col].nunique(), object_cols))d = dict(zip(obje
原创
2022-01-02 10:58:18
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15_Pandas计算元素的数量和频率（出现的次数）在pandas.Series的pandas.DataFrame列中，将描述获取唯一元素数（不包括重复项的案例数）和每个元素的出现频率（出现数）的方法。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
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2023-09-27 13:11:23
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[col for col in data.columns if data_train[col].nunique() <= 1] 判断data.columns的列中，if该列满足条件，则将col加入列表中。 ...
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2021-09-06 18:12:00
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print(
# df_mergeBgje.value_counts(["客户代码", "发货单号"]) # 分类计数
# df_mergeBgje[["客户代码", "发货单号"]].nunique() # 汇总计数
)df_count = df_mergeBgje.value_counts(["客户代码", "发货单号"]) # series 可以reset_index
原创
2024-03-23 11:00:29
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Pandas 的melt的使用 nunique 统计有多少不同的元素catcat.add_categoriesfillnacategory就是分类的onehot编码，注意cat方法 quantile()分位数 data_ser.quantile(0.75) df处理时间 errors=‘coerce’ Pandas 遇到不能转换的数据就会赋值为 NaN(Not a Number)dt.days 将
目录1 Pandas文件读取和写入1.1 文件读取（csv、txt、xls/xlsx）1.2 文件写入（csv、xls/xlsx）2 Pandas基本数据结构（Series、Dataframe）2.1 Series2.2 DataFrame3 Pandas常用基本函数(1) head和tail(2) unique和nunique(3) count和value_counts(4) descri
在使用 Python 进行数据处理时，"groupby对分组后的结果去重后计数" 这个问题时常出现。处理这种需求的核心在于如何有效地使用 `groupby` 以及 `nunique` 方法来实现目标。
首先，我们需要一个适合的备份策略来确保我们的数据在操作过程中不会丢失。这里，我们可以设计一个甘特图，表示备份的周期计划，例如每天、每周或每月进行定期备份。以下是一个示范的备份计划：
```mer
3.TPC-C测试工具——创建表1. 表结构TPC-C数据库由9张独立的表组成。如下：表中出现的属性（attribute）定义：Nunique IDs，不重复的代码，至少可以存储N个。不限制物理类型（例如：二进制binary、压缩十进制packed decimal、字符alphabetic等等）variabletext, size N，变长字符串，最大长度为N。如
原创
2021-08-16 23:50:30
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进行商品的分类在商品的category_name中一共有1287个类别。但是这些类别太宏观，进一步细致的分析。train.category_name.nunique()
train.category_name.value_counts()把类别按照/进行划分，定义一个划分类别的函数def split_cat(text):
try:return text.split("/") #把
面向对象语言面向对象语言（Object-Oriented Language）是一类以对象作为基本程序结构单位的程序设计语言，指用于描述的设计是以对象为核心，而对象是程序运行时刻的基本成分。语言中提供了类、继承等成分，有识认性、多态性、类别性和继承性四个主要特点。python具备这些特点，所以它是面向对象语言。面向对象编程面向对象程序设计(Object Oriented Programming)作为
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2024-02-24 19:42:02
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python 循环高级用法[expression for x in X [if condition] for y in Y [if condition] ... for n in N [if condition]]上面按照从左至右的顺序，分别是外层循环到内层循环高级语法除了像上面介绍的 [x ** 2 for x in L] 这种基本语法之外，列表推导式还有一些高级的扩展。1. 带有 if 语句我
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2023-06-12 17:15:33
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1 Python定义Python 是一种简单易学并且结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python提供了高级数据结构，它的语法和动态类型以及解释性使它成为广大开发者的首选编程语言。Python 是解释型语言： 开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。Pyth
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2023-09-14 10:39:05
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