要返回一个包含索引对象中唯一值计数的 Series，同时考虑 NaN 值，可以使用 index.value_counts() 方法。将参数 dropna 设置为 False。首先，导入所需的库 -import pandas as pd import numpy as np创建包含一些 NaN 值的 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用 value_counts() 计算唯一值的计数。使用 "dropna" 参数的 "False" 值同时考虑 NaN −index.value_counts(dropna=False)示例以下为代码 −import pandas as pd import numpy as np # 创建... 阅读更多

要从索引对象中返回相对频率，请使用 index.value_counts() 方法，并将参数 normalize 设置为 True。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用 value_counts() 获取唯一值的计数。将 "normalize" 参数设置为 True 以获取相对频率 −print("通过将所有值除以值的总和来获取相对频率...", index.value_counts(normalize=True))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, ... 阅读更多

要返回一个包含索引对象中唯一值计数的 Series，按升序排序，请使用 index.value_counts() 方法，并将参数 ascending 设置为 True。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)按升序排序的唯一值计数 −print("获取按升序排序的唯一值计数..." "", index.value_counts(ascending=True))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示... 阅读更多

要返回一个包含索引对象中唯一值计数的 Series，请在 Pandas 中使用 index.value_counts() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)唯一值的计数 −print("获取唯一值的计数...", index.value_counts())示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中元素的数量... 阅读更多

要返回索引对象中唯一元素的数量，请在 Pandas 中使用 index.nunique() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)获取索引中唯一值的个数 −print("唯一值的计数...", index.nunique())示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回... 阅读更多

要返回索引中的唯一值，请在 Pandas 中使用 index.unique() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)从索引中获取唯一值。唯一值按出现顺序返回，这不会排序 −index.unique()示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回元素的数量... 阅读更多

要使用掩码并用特定值替换 NaN，请使用 index.putmask() 方法。在其中，设置 index.isna() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd import numpy as np创建包含一些 NaN 的 Pandas 索引 −index = pd.Index([5, 65, 10, np.nan, 75, np.nan])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用掩码并用特定值替换 NaN 索引值 −print("掩码...", index.putmask(index.isna(), 111))示例以下为代码 −import pandas as pd import numpy as np # 创建包含一些 NaN 的 Pandas 索引 index = pd.Index([5, 65, 10, np.nan, 75, np.nan]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", ... 阅读更多

要返回使用掩码设置的值的新索引，请在 Pandas 中使用 index.putmask() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([5, 65, 10, 17, 75, 40])显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)使用掩码并将小于 3 的索引值替换为 111 −print("掩码...", index.putmask(index < 30, 111))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([5, 65, 10, 17, 75, 40]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中元素的数量... 阅读更多

要返回向上取整到此分辨率的新 Timedelta，请使用 timedelta.ceil() 方法。在其中，使用 freq 参数设置分辨率。首先，导入所需的库 −import pandas as pdTimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta。创建 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('6 days 1 min 30 s')显示 Timedelta print("Timedelta...", timedelta)返回向上取整到天频率的 Timestamp res = timedelta.ceil(freq='D')示例以下为代码 import pandas as pd # TimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta # 创建 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('6 days 1 min 30 s') # ... 阅读更多

要返回由索引选择的值的新索引，请在 Pandas 中使用 index.take() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 Pandas 索引 −index = pd.Index(['Electronics', 'Accessories', 'Decor', 'Books', 'Toys'], name ='Products')显示 Pandas 索引 −print("Pandas Index...", index)获取由索引选择的值的新索引 −print("由索引选择的值的新索引...", index.take([1, 2]))示例以下为代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index(['Electronics', 'Accessories', 'Decor', 'Books', 'Toys'], name ='Products') # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回... 阅读更多