开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在pandas数据框列中查找长度大于1的value_counts()

在pandas数据框列中查找长度大于1的value_counts()，可以通过以下步骤实现：

首先，导入pandas库并读取数据框。可以使用以下代码导入pandas库和读取数据框的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，选择要查找的列。假设我们要查找名为"column_name"的列，可以使用以下代码选择该列：

column = df['column_name']

然后，使用value_counts()函数计算每个唯一值的频数。可以使用以下代码计算频数：

value_counts = column.value_counts()

最后，筛选出长度大于1的频数。可以使用以下代码筛选出长度大于1的频数：

filtered_value_counts = value_counts[value_counts > 1]

这样，filtered_value_counts就是长度大于1的频数。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择要查找的列
column = df['column_name']

# 计算每个唯一值的频数
value_counts = column.value_counts()

# 筛选出长度大于1的频数
filtered_value_counts = value_counts[value_counts > 1]

print(filtered_value_counts)

对于pandas数据框列中查找长度大于1的value_counts()，腾讯云提供了云原生数据库TDSQL-C和云数据库CynosDB等产品，可以用于存储和处理大规模数据。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的产品信息：

相关搜索:如何在pandas数据框中查找每行的顶部列值如何在pandas数据框的列中创建列？基于值长度的Pandas数据框列条件检查如何在python pandas列中添加1，如row(n)=row(n-1)+1？使用pandas查找数据框列中的前2个如何在pandas数据框列中迭代使用apply?在pandas数据框的其他列中查找列值？如何提取pandas数据框列中的数据框查找pandas数据框中的时间变化聚合Pandas数据框中的列数据如何在pandas数据框中创建新列如何在pandas数据框中对齐2列如何使用数据框中的其他列聚合pandas数据框中的列如何在pandas数据框中查找值已更改的行？如何在pandas中只合并特定的数据框列？选择pandas数据框中的某些列设置pandas数据框中的列宽如何修改pandas数据框中的列？连接pandas数据框中的两列过滤pandas数据框列中的数值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

单变量分析 — 简介和实施

让我们首先导入今天要使用的库，然后将数据集读入数据框，并查看数据框的前5行，以熟悉数据。...现在让我们看看如何在Python中实现这个概念。我们将使用“value_counts”方法来查看数据框中每个不同变量值发生的次数。...但由于“value_counts”不包括空值，让我们首先看看是否有任何空值。问题1：数据框中存在多少个空值，以及在哪些列中？...问题2：数据集包括来自三种不同培育品种的葡萄酒信息，如列“class”中所示。数据集中每个类别有多少行？...问题5：返回数据集的“alcohol”列的以下值：均值、标准差、最小值、第25、50和75百分位数以及最大值。答案：这些值可以使用Pandas和/或NumPy（等等）来计算。

2481 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

2723 0

5种高效利用value-counts函数的方法，一键提升数据挖掘姿势水平

此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。因此，在这篇短文中，作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ?...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。语法 Series.value_counts() 参数 ?...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！

8071 0

一键提升数据挖掘姿势水平，5种高效利用value-counts函数的方法

Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。语法 Series.value_counts() 参数 ?...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！

8563 0

Pandas | 5 种技巧高效利用value-counts

也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...------------- Q 77 C 168 S 644 如何用 value_counts() 展示 NaN 值的计数默认情况下，无效值（NaN）是不会被包含在结果中的。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！

7021 0

Pandas | 5 种技巧高效利用value-counts

也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。语法 Series.value_counts() 参数 ?...由上图可见，Age、Cabin 和 Embarked 列都有无效值。通过这些分析，我们就对数据集有了初步的了解。...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！

1.7K3 0

Pandas进阶修炼120题｜第一期

在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。...如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！...答案： df = pd.DataFrame(data) 本期所有题目均基于该数据框给出 2 数据提取题目：提取含有字符串"Python"的行难度：⭐⭐ 期望结果 grammer score...'].fillna(df['popularity'].interpolate()) 7 数据提取题目：提取popularity列中值大于3的行难度：⭐⭐ 答案 df[df['popularity']...题目：统计grammer列每个字符串的长度难度：⭐⭐⭐ 答案 df['grammer'].map(lambda x: len(x))

7311 0

Pandas！！

先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/ 首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，咱们今天给出最常用，最重要的50...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。示例：选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

1571 0

用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能

在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...还是拿表df来说，excel的数据透视表可以计算a列的A、B、C三个元素对应的c列的求和（sum），但是pandas库并没有value_sum()这样的函数，pandas的sum函数是对整列求和的，例如...pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计，查阅value_counts的官方文档可以发现，这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数，normalize参数设置为

4.3K2 1

pandas每天一题-题目12：复杂筛选

上期文章：pandas每天一题-题目11：筛选数据也有3种方式，最后一种揭示本质后台回复"数据"，可以下载本题数据集如下数据：数据描述：此数据是订单明细表。...Soda 的 order_id) 找出 Canned Soda 数量大于1的订单找出同一个订单中多次出现 Canned Soda 的订单下面是答案了 ---- 需求1 找出包含 Canned Soda...')['order_id'] .drop_duplicates() ) 去重是之前章节的内容，不再讲解 ---- 需求2 找出 Canned Soda 数量大于1的订单其实只是在需求1的基础上添加数据条件即可...['order_id'] .value_counts() ) 这离需求还差2步：把数量大于1的筛选出来列出订单(order_id) ( df.query('item_name...= counts > 1 counts[cond].index 行6：构造 bool 列行7：筛选 ---- 推荐阅读： sql题目pandas解法(01)：筛选、all、any常用技巧懂Excel

3181 0

Pandas三百题

("max_rows") pd.reset_option("max_columns") 4 修改每列最大字符宽度即每列最多显示的字符长度，例如【每列最多显示10个字符，多余的会变成...】 pd.set_option....max(axis=1) 12-数据增加|新增列（判断值）新增一列金牌大于30 如果一个国家的金牌数大于 30 则值为是，反之为否 df['金牌大于30'] = df['金牌数'].apply(lambda...','教育']) 14 - 分组转换｜ transform 在原数据框 df 新增一列，数值为该区的平均薪资水平 df['平均薪资'] = df[['district','salary']].groupby...(right,on=['key1','key2']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now')...11 - 查看数据类型查看 df1 各列的数据类型 df1.info() 12 - 时间类型转换将 df1 和 df2 的日期列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime

4.8K2 2

机器学习库：pandas

写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维的数据结构，常用来处理表格数据使用代码 import pandas as...，包含行与列的信息数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import...value_counts 当我们有一个年龄列表，我们想知道不同年龄的数量分别有多少，这时就可以使用value_counts函数了，它可以统计某一列的值的数量 import pandas as pd...处理缺失值查找缺失值 isnull可以查找是否有缺失值，配合sum函数可以统计每一列缺失值的数量 import pandas as pd a = {"a": [1, 3, np.NAN, 3],

1341 0

玩转数据处理120题｜Pandas版本

['grammer'].value_counts() 6 缺失值处理题目：将空值用上下值的平均值填充难度：⭐⭐⭐ Python解法 # pandas里有一个插值方法，就是计算缺失值上下两数的均值...([1,10,15]) # 等价于 df.iloc[[1,10,15],0] 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置难度：⭐⭐⭐⭐ 备注即比它前一个与后一个数字的都大的数字 Python解法...Python解法 df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) 106 数据查找题目：查找上一题数据中第3大值的行号难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['...与thirdType值相等的行号难度：⭐⭐ Python解法 np.where(df.secondType == df.thirdType) 112 数据查找题目：查找薪资大于平均薪资的第三个数据...题全部内容，如果能坚持走到这里的读者，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

7.5K4 0

Pandas进阶修炼120题｜完整版

从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。...题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ 答案 df['col1'].take([1,10,15]) 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置难度：⭐⭐⭐⭐ 备注即比它前一个与后一个数字的都大的数字...：从CSV文件中读取指定数据难度：⭐⭐ 备注从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列答案 df = pd.read_csv('数据1.csv',encoding='gbk...答案 df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) 106 数据查找题目：查找上一题数据中第3大值的行号难度：⭐⭐⭐ 答案 df['data'].argsort...难度：⭐⭐ 答案 np.where(df.secondType == df.thirdType) 112 数据查找题目：查找薪资大于平均薪资的第三个数据难度：⭐⭐⭐ 答案 np.argwhere(

12.2K10 6

Pandas | 如何新增数据列？

前言在数据分析时，原始数据往往不能满足我们的需求，经常需要按照一定条件创建新的数据列或者修改原有数据列，然后进行后续分析。...本次我们将介绍四种新增数据列的方法：直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及按条件筛选后赋值。本文框架 0. 导入Pandas 1. 读取数据与数据预处理 2....导入Pandas import pandas as pd 1. 读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....在此我们为数据添加"Temperature_type"列，设置最高温度大于30为热，最低气温低于-10为冷，其余为正常。...()计算数据出现的频率 data["Temperature_type"].value_counts() # 返回结果 normal 286 Hot 71 cold 8

2K4 0

50个超强的Pandas操作！！

50个超强的Pandas操作 1....选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

4641 0

分析你的个人Netflix数据

第3步：把你的数据加载到一个Jupyter笔记本中我们将导入pandas库并将Netflix数据CSV读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...我们可以用df.dtypes快速获取数据框中每列的数据类型列表，执行： df.dtypes ? 正如我们在这里看到的，这三列都存储为object，这意味着它们是字符串。...在我们的数据探索中，我们注意到当某些内容(如章节预览)在主页上自动播放时，它将被视为我们数据中的视图。然而，只看两秒钟的预告片和真正看一部电视剧是不一样的!...因此，让我们进一步过滤friends数据帧，将Duration限制大于1分钟。这将有效地计算观看部分剧集的时间，同时过滤掉那些短的、不可避免的“预览”视图。

1.7K5 0

官方调研重磅发布，Pandas或将重构？

下列代码读取问卷数据，并对 matplotlib、seaborn 的字体进行设置，其中还包括了，如何在 macOS 里显示中文。...为了做好重构 pandas 内核的准备，我们还调研了 100 列及以上大型 DataFrame 的处理情况。...一眼就能看出来，优化大规模数据集的处理能力是大家最想要的，从此图还能观测出： Pandas 文档应该加大力度推广处理大规模数据集的支持库，如 Dask, vaex、 modin。...df['Pandas 能满足您的需求吗'].value_counts(normalize=True).apply(pct_format) 是 94.89% 否 5.11% Name: Pandas...最后，我们还提出了满意度的问题，从 1 （非常不满意）至 5 （非常满意）。

9193 0

Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

(columns={'score':'popularity'}, inplace = True) df 5.统计grammer列中每种编程语言出现的次数 df['grammer'].value_counts...('pandas120.xlsx') 22.查看df数据前5行 df.head() 23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 #备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用...(df['col2']-df['col3']) Part 5 一些补充 101.从CSV文件中读取指定数据 # 备注从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 df =...df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) 106.查找上一题数据中第3大值的行号 df['data'].argsort()[::-1][7] 107....== df.thirdType) 112.查找薪资大于平均薪资的第三个数据 np.argwhere(df['salary'] > df['salary'].mean())[2] 113.将上一题数据的

6.1K3 1

机器学习第2天：训练数据的获取与处理

格式，这是一种pandas适配的二维存储格式 df1.to_csv("test.csv", index=False) 举一反三，当我们获取到数据的时候，将它们保存为列表并设置索引后，就可以如示例一样保存为...，我们同样按之前的文件来举个简单的例子（1）按列索引 import pandas as pd s = pd.read_csv("test.csv") print(s["name"]) 运行结果...：鸢尾花数据集包括了花的种类，花瓣和花萼的长度与宽度，共五列数据，然后我们要训练一个通过花瓣，花萼长宽数据来判断品种的机器学习模型，机器学习的任务请参考这篇文章：机器学习第一天：概念与体系漫游-CSDN...博客部分数据如下数据特征我们来分析这个数据集的特征 value_counts() import pandas as pd iris = pd.read_csv("/kaggle/input/iris-flower-dataset.../IRIS.csv") iris['species'].value_counts() 这里我们读取了数据集并命名为iris，然后我们统计species这一列的数据数量，得到可以看到，三种花的种类的数据各

1721 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭