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法律研究Python Pandas - 返回一个包含从索引对象中唯一值计数的序列，同时考虑 NaN 值
使用 index.value_counts() 方法返回一个包含从索引对象中唯一值计数的序列，同时考虑 NaN 值。将参数 dropna 设置为值 False。
首先导入所需的库 -
import pandas as pd import numpy as np
创建一个带有一些 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...\n",index)使用 value_counts() 计数唯一值。使用“dropna”参数的“False”值同时考虑 NaN −
index.value_counts(dropna=False)
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas index with some NaN values as well
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])
# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)
# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)
# Return the dtype of the data
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)
# count of unique values using value_counts()
# considering NaN as well using the "False" value of the "dropna" parameter
print("\nGet the count of unique values with NaN...\n",index.value_counts(dropna=False))输出
这将产生以下输出 −
Pandas Index... Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64') Number of elements in the index... 9 The dtype object... float64 Get the count of unique values with NaN... NaN 3 50.0 2 10.0 1 70.0 1 90.0 1 30.0 1 dtype: int64
更新于: 2021 年 10 月 13 日
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