如何获得熊猫数据集中有多少不同的“值”？答案

【问题标题】：How can I get how many different 'values' are in a dataset for pandas?如何获得熊猫数据集中有多少不同的“值”？
【发布时间】：2021-12-24 05:22:20
【问题描述】：

df['value'].value_counts()

这段代码给了我两列。在左边我得到了这个列中的唯一值（比如 15），右边给出了每个值的频率（范围从 1 到 100）。但是，我想要 15 左侧的唯一值的 int 计数。无法弄清楚。谢谢

【问题讨论】：

df['value'].nunique().

标签： python pandas jupyter-notebook

【解决方案1】：

听起来您正在寻找唯一值的数量。这里有一些方法可以解决它。由于我使用range(10) 来填充我的示例DataFrame，因此下面的所有方法都会产生10 的值，正如我们所期望的那样。

import pandas as pd
import random
random.seed(42)

df = pd.DataFrame({'value': random.choices(range(10), k=1000)})

检查 DataFrame 的shape。 shape 参数将为您提供 DataFrame 中的（行、列）元组。

df.value_counts().shape[0]

当您在 DataFrame 上调用 len() 时，它会返回行数。

len(df.value_counts())

计算 DataFrame 中唯一值的数量。 unique()

len(df['value'].unique())

可能是最好的方法。 nunique()

df.value.nunique()

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道我是否理解正确，但是如果您想将仅出现一次的左列的值相加，您可以df.groupby('values').filter(lambda x: len(x)==1)['values'].unique()。可能有更好的方法，但应该这样做。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以在代码末尾添加reset_index()，并将其保存到 DataFrame，然后更改列并重命名索引列。像这样的：

temp_df = df['value'].value_counts().reset_index()
temp_df ['index'], temp_df ['value'] = temp_df ['value'], temp_df ['index']
temp_df.columns = ['count', 'value']

【讨论】：