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问与答127：如何列出并统计列表中的唯一值？

Q：在一列中包含有很多数据，我想使用公式来列出并统计其唯一值，我不想使用数据透视表，下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式，在列C中列出其唯一值，列D中列出这些值相应出现的数量。...图2 在单元格C2中输入数组公式： =INDEX(A2:A25,MATCH(0,COUNTIF(C1:C1,A2:A25),0)) 公式的技巧在于： MATCH(0,COUNTIF(C1:C1,A2:A25...),0) 其中，使用： COUNTIF(C1:C1,A2:A25) 计算第二个区域A2:A25中，每个单元格中的值在第一个区域中出现的次数，要么是1（表明出现了），要么是0（表明没有出现，即没有这个值）...然后，使用MATCH执行精确匹配查找，所得到的位置也就是该值在区域A2:A25中的位置。再将结果传递给INDEX函数，从而获取值。...在单元格D2中输入公式： =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一值在原列表中出现的次数，如下图3所示。 ? 图3 最后，向下复制公式得到最终结果，如下图4所示。 ?

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    requests库中解决字典值中列表在URL编码时的问题

    本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...结论本文讨论了 issue #80 中提出的技术问题，即如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。

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    Pandas学习笔记05-分组与透视

    pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。 1.分组 分组函数groupby，对某列数据进行分组，返回一个Groupby对象。 ?...分组 在进行groupby分组后，我们可以对分组对象进行各种操作，比如求分组平均值mean（） ? 分组统计 很多时候，我们需要返回dataframe型数据进行二次操作 ?...获取datafram数据 size()方法可以获取各分组的大小 ? 获取分组大小 遍历分组 ? 遍历分组 [[]]和[]在返回结果上的区别 ?...values：要汇总的一列或一列列表。 index：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...columns：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。

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    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...分组函数groupby 想象一个场景，一个表中每行记录了某个员工某日的工作时长，如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a', 'a...a和b先分组，这就是groupby函数的作用 groupby函数的参数是决定根据哪一列来进行分组的 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a...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],

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    DataFrame和Series的使用

    中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...pop','gdpPercap']].mean() # 根据year分组，查看每年的life平均值，pop平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组，形成二维数据聚合 df.groupby...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby...对象就是把continent取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby

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    数据分组技术GroupBy和数据聚合Aggregation

    按列分组 加入这里按照city这一列进行分组： g = df.groupby(df['city']) 12 g = df.groupby(df['city']) 得到一个DataFrameGroupBy...类型的对象： pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d45a128> 查看分组信息 g.groups 12 g.groups ?...g.get_group('BJ') # 查看某一个分组 12 g.get_group('BJ')      # 查看某一个分组 他相当于把city为BJ的行都过滤出来，并形成了一个新的...GroupBy的操作过程 以求平均值为例： GroupBy对一个group中的某一组取平均值，得到的结果为series，而对整个分组对象取平均值，得到的是dataframe。...分组对象转化为列表和字典 转换成列表直接通过list方法，然后每一个分组就是字典中的一个元素： dict(list(g)) # 所有分组 dict(list(g))['BJ']

    1.9K20

    Pandas速查卡-Python数据科学

    刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

    9.2K80

    python 平均值MAXMIN值 计算从入门到精通「建议收藏」

    s3w3 + … + snwn)/(w1 + w2 + w3 + … + wn) 3、Numpy中的格式 首先是数据源：需要求加权平均值的数据列表和对应的权值列表 elements = [] weights...1、最大值、最小值 max：获取一个数组中最大元素 min：获取一个数组中最小元素 2、比较出最值数组 maximum：在两个数组的对应元素之间构造最大值数组 minimum：在两个数组的对应元素之间构造最小值数组...例：numpy.maximum(a, b)：在a数组与b数组中的各个元素对应比较，每次取出较大的那个数构成一个新数组 3、练习 import numpy as np # 最大值最小值 a = np.random.randint...生成一列（使用 transform在组内获得标准化权重）weight df['weight'] = df['dist'] / df.groupby('ind')['dist'].transform('.../api/pandas.Series.transform.html pandas 数据聚合与分组运算 获得Pandas中几列的加权平均值和标准差 https://xbuba.com/questions

    1.9K40

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下： 举个例子，我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame，并填上随机数据： 看，上面表中的每一列基本上就是一个 Series ，它们都用了同一个...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...然后，调用 .groupby() 方法，并继续用 .mean() 求平均值： ? 上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。...同样，inner 代表交集，Outer 代表并集。 数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。

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    Pandas常用的数据处理方法

    本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...你可能已经注意到了，在执行df.groupby('key1').mean()的结果中，结果并没有key2这一列，这是因为key2这一列不是数值数据，所以从结果中排除了，默认情况下，所有的数值列都会被聚合...可以看到，在上面的例子中，分组产生了一个标量，即分组的平均值，然后transform将这个值映射到对应的位置上，现在DataFrame中每个位置上的数据都是对应组别的平均值。

    8.4K90

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    下表是经过优化的groupby方法: 在使用groupby进行分组后，可以使用以下聚合函数进行数据聚合： count()：计算每个分组中的非缺失值的数量。...sum()：计算每个分组中的所有值的和。 mean()：计算每个分组中的所有值的平均值。 median()：计算每个分组中的所有值的中位数。 min()：计算每个分组中的所有值的最小值。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。 在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    Pandas 50题练习

    受到numpy100题的启发，我们制作了pandas50题。 Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。...摩拳擦掌想做题试试手感的 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...，包括行的数量；列名；每一列值的数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 展示df的前3行 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 取出df的animal...')['age'].mean() 在df中插入新行k，然后删除该行 #插入 df.loc['k'] = [5.5, 'dog', 'no', 2] # 删除 df = df.drop('k') df...sum(level=0) print(df1) 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99

    3K20

    Pandas 秘籍：6~11

    由于s是序列，因此所有常规的序列方法均可用。 在称为标准化的过程中，从组中的每个值中减去该特定组的平均值，然后再除以标准差。 标准化是一种常见的统计过程，用于了解各个值与平均值之间的差异。...加权平均值与算术平均值的不同之处在于，每个值都乘以一定的权重。 然后将这个数量相加并除以权重之和。 在这种情况下，我们的体重就是在校学生人数。 在第 3 步中，我们将此函数传递给apply方法。...NumPy 中提供了负无穷大对象和正无穷大对象，并确保将所有值放置在桶中。 如果您的值在箱边缘之外，则将使它们丢失并且不会放置在箱中。 cuts变量现在是五个有序类别的序列。...自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。 这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。...在第 14 步中，我们从与第 9 步中相同的散点图开始，但是使用table参数将离群值表附加到该图的底部。 然后，我们将离群值直接作为散点图绘制在顶部，并确保它们的点较大以轻松识别它们。

    34K10

    Python中 Pandas 50题冲关

    Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。...Python中的Numpy基础20问 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...，包括行的数量；列名；每一列值的数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 展示df的前3行 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 取出df的animal...')['age'].mean() 在df中插入新行k，然后删除该行 #插入 df.loc['k'] = [5.5, 'dog', 'no', 2] # 删除 df = df.drop('k') df...sum(level=0) print(df1) 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99

    4.2K30

    Python的常用库的数组定义及常用操作

    Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。...但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值。...('time.season').min(dim='time') # 月平均转季节数据 data.groupby('time.year').min(dim='time') # 月平均转年数据 3、Pandas

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