Dataframe вывести уникальные значения столбца

8 примеров использования value_counts из Pandas

Прежде чем начинать работать над проектом, связанным с данными, нужно посмотреть на набор данных. Разведочный анализ данных (EDA) — очень важный этап, ведь данные могут быть запутанными, и очень многое может пойти не по плану в процессе работы.

В библиотеке Pandas есть несколько функций для решения этой проблемы, и value_counts — одна из них. Она возвращает объект, содержащий уникальные значения из dataframe Pandas в отсортированном порядке. Однако многие забывают об этой возможности и используют параметры по умолчанию. В этом материале посмотрим, как получить максимум пользы от value_counts , изменив параметры по умолчанию.

Что такое функция value_counts()?

Функция value_counts() используется для получения Series , содержащего уникальные значения. Она вернет результат, отсортированный в порядке убывания, так что первый элемент в коллекции будет самым встречаемым. NA-значения не включены в результат.

Синтаксис
df[‘your_column’].value_counts() — вернет количество уникальных совпадений в определенной колонке.

Важно заметить, что value_counts работает только с series, но не dataframe. Поэтому нужно указать одни квадратные скобки df[‘your_column’] , а не пару df[[‘your_column’]] .

Параметры:

• normalize (bool, по умолчанию False) — если True , то возвращаемый объект будет содержать значения относительно частоты встречаемых значений.
• sort (bool, по умолчанию True) — сортировка по частоте.
• ascending (bool, по умолчанию False) — сортировка по возрастанию.
• bins (int) — вместе подсчета значений группирует их по отрезкам, но это работает только с числовыми данными.
• dropna (bool, по умолчанию True) — не включать количество NaN.

Загрузка данных для демонстрации

Рассмотрим, как использовать этот метод на реальных данных. Возьмем в качестве примера датасет из курса Coursera на Kaggle.

Для начала импортируем нужные библиотеки и сами данные. Это нужно в любом проекте. После этого проанализируем данные в notebook Jupyter.

Источник

Как получить уникальные значения из DataFrame в Python?

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на том, как получить уникальные значения из DataFrame в Python.

Автор: admin
Дата записи

Как получить уникальные значения из DataFrame в Python?

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на Как получить уникальные значения из Dataframe в Python Отказ

Итак, давайте начнем!

Что такое Python DataFrame?

Модуль Python Pandas предлагает нам различные структуры данных и функции для хранения и манипулирования огромным объемом данных.

Dataframe Является ли структурированные данные PandaS модулем Pandas для решения больших наборов данных в более чем в одном измерении, таких как огромные файлы CSV или Excel и т. Д.

Как мы можем хранить большой объем данных в кадре данных, мы часто встречаемся в ситуации, чтобы найти уникальные значения данных из набора данных, который может содержать избыточные или повторные значения.

Это когда Pandas.dataframe.unique () Функция входит в картину.

Давайте теперь будем сосредоточиться на функционировании уникальной () функции в предстоящем разделе.

Python Pandas.unique () Функция, чтобы получить уникальные значения из DataFrame

Pandas.unique () Функция Возвращает уникальные значения, присутствующие в наборе данных.

Он в основном использует технику на основе хэш-таблиц для возврата неадрендальных значений из набора значений, присутствующих в структуре данных кадра/серии данных.

Давайте попробуем понять роль уникальной функции через пример

Рассмотрим набор данных, содержащий значения следующим образом: 1,2,3,2,4,3,2,3,2

Теперь, если мы применяем уникальную функцию, мы получим следующий результат: 1,2,3,4. При этом мы обнаружили уникальные значения набора данных.

Теперь давайте обсудим структуру функции PandaS.Unique () в следующем разделе.

Синтаксис Python Unique () Функция

Посмотрите на синтаксис ниже:

Вышеуказанный синтаксис полезен, когда данные имеют 1-мерную. Он представляет собой уникальное значение из 1-мерных значений данных (структура данных серии).

Но, что, если данные содержит более одного размера I.e. Строки и столбцы? Да, у нас есть решение для этого в синтаксисе ниже

Этот синтаксис позволяет нам найти уникальные значения из определенного столбца набора данных.

Хорошо, что данные имеют категориальный тип для уникальной функции, чтобы воспользоваться правильными результатами. Более того, данные отображаются в порядке его возникновения в наборе данных.

Python Unique () Функция с сериалом Pandas

В приведенном ниже примере мы создали список, который содержит избыточные значения.

Кроме того, мы преобразовали список в структуру данных серии, поскольку она имеет одно измерение. Наконец, мы применили уникальную функцию () функцию для получения уникальных значений от данных.

Python Unique () Функция с Pandas DataFrame

Давайте сначала загрузим набор данных в среду, как показано ниже

Вы можете найти набор данных здесь Отказ

Pandas.dataframe.nunique () Функция Представляет уникальные значения, присутствующие в каждом столбце DataFrame.

Кроме того, мы представляли уникальные значения, представляющие в столбце «сезон», используя ниже.

Заключение

По этому, мы подошли к концу этой темы. Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом.

Для большего количества таких постов, связанных с Python, оставаться настроенными, а до тех пор, как потом, счастливое обучение !! 🙂.

Источник

Моя шпаргалка по pandas

Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.

Нельзя сказать, что это — исчерпывающий список возможностей pandas , но сюда входят функции, которыми я пользуюсь чаще всего, примеры и мои пояснения по поводу ситуаций, в которых эти функции особенно полезны.

1. Подготовка к работе

Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).

Теперь выполните следующие команды.

После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.

2. Импорт данных

▍Загрузка CSV-данных

Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.

Существует похожая функция для загрузки данных из Excel-файлов — pd.read_excel .

▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную

Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.

Данные, введённые вручную

▍Копирование датафрейма

Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.

3. Экспорт данных

▍Экспорт в формат CSV

При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.

Экспортировать данные в виде Excel-файлов можно с помощью функции df.to_excel .

4. Просмотр и исследование данных

▍Получение n записей из начала или конца датафрейма

Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.

Данные из начала датафрейма

Данные из конца датафрейма

▍Подсчёт количества строк в датафрейме

Функция len(), которую я тут покажу, не входит в состав pandas . Но она хорошо подходит для подсчёта количества строк датафреймов. Результаты её работы можно сохранить в переменной и воспользоваться ими там, где они нужны.

▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце

Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение сведений о датафрейме

В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.

Сведения о датафрейме

Есть ещё одна функция, похожая на df.info — df.dtypes . Она лишь выводит сведения о типах данных столбцов.

▍Вывод статистических сведений о датафрейме

Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:

Статистические сведения о датафрейме

▍Подсчёт количества значений

Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:

Подсчёт количества элементов в столбце

5. Извлечение информации из датафреймов

▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца

Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:

Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()

Результаты работы команды anime[‘genre’]

▍Получение списка значений из индекса

Поговорим о получении списков значений из индекса. Обратите внимание на то, что я здесь использовал датафрейм anime_modified , так как его индексные значения выглядят интереснее.

Результаты выполнения команды

▍Получение списка значений столбцов

Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:

Результаты выполнения команды

6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него

▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением

Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:

▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов

Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.

Результат выполнения команды

▍Удаление заданных столбцов

Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.

Результаты выполнения команды

▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк

Для демонстрации этого примера самостоятельно создадим небольшой датафрейм, с которым удобно работать. Самое интересное здесь — это конструкция df.sum(axis=0) , которая позволяет получать суммы значений из различных строк.

Результат выполнения команды

Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.

Похожий механизм применим и для расчёта средних значений. Например — df.mean(axis=0) .

7. Комбинирование датафреймов

▍Конкатенация двух датафреймов

Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.

В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:

Датафрейм, объединяющий df1 и df2

▍Слияние датафреймов

Функция df.merge , которую мы тут рассмотрим, похожа на левое соединение SQL. Она применяется тогда, когда два датафрейма нужно объединить по некоему столбцу.

Результаты выполнения команды

8. Фильтрация

▍Получение строк с нужными индексными значениями

Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по числовым индексам

Эта методика отличается от той, которая описана в предыдущем разделе. При использовании функции df.iloc первой строке назначается индекс 0 , второй — индекс 1 , и так далее. Такие индексы назначаются строкам даже в том случае, если датафрейм был модифицирован и в его индексном столбце используются строковые значения.

Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по заданным значениям столбцов

Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:

Результаты выполнения команды

Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение среза датафрейма

Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.

Результаты выполнения команды

▍Фильтрация по значению

Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.

Результаты выполнения команды

9. Сортировка

Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :

Результаты выполнения команды

10. Агрегирование

▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей

Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:

Результаты выполнения команды

▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами

Обратите внимание на то, что здесь используется reset_index() . В противном случае столбец type становится индексным столбцом. В большинстве случаев я рекомендую делать то же самое.

▍Создание сводной таблицы

Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.

Результаты выполнения команды

11. Очистка данных

▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения

Здесь мы поговорим о записи значения 0 в ячейки, содержащие значение NaN . В этом примере мы создаём такую же сводную таблицу, как и ранее, но без использования fill_value=0 . А затем используем функцию fillna(0) для замены значений NaN на 0 .

Таблица, содержащая значения NaN

Результаты замены значений NaN на 0

12. Другие полезные возможности

▍Отбор случайных образцов из набора данных

Я использую функцию df.sample каждый раз, когда мне нужно получить небольшой случайный набор строк из большого датафрейма. Если используется параметр frac=1 , то функция позволяет получить аналог исходного датафрейма, строки которого будут перемешаны.

Результаты выполнения команды

▍Перебор строк датафрейма

Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded

Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:

Итоги

Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.

Уважаемые читатели! Есть ли какие-нибудь возможности pandas , без которых вы не представляете своей повседневной работы?

Источник