im NOUVEAU à Python et je vous demandais comment j'allais faire boucler toutes les valeurs de ma colonne de mes dates et compter le nombre de dates différentes, il y en a au total.
Je sais qu'il est possible de le faire en utilisant le .nunique () fonction, mais je cherche comment procéder à cela en utilisant une boucle pour boucle.
Mon cadre de données est simplement une table avec une colonne de différentes dates. Dans mes données réelles, j'ai plus de 500 lignes différentes, donc je l'ai coupé jusqu'à 10 pour cela. Pour cet exemple, je m'attends à ce que le résultat soit 4. toute aide serait apprécié, merci.
3 Réponses :
Si vous voulez vraiment utiliser une boucle, c'est une possibilité:
Vous devez utiliser DF.UNIQUE () . C'est pourquoi les pandas sont utilisés. Vous n'êtes pas censé boucler à travers des pandas.
Même pour appliquer des manipulations aux données à l'intérieur de la Dataframe, vous devriez choisir pour df.apply ().
Ceci devrait obtenir la liste des valeurs de date uniques en tant que liste. :
Si vous voulez utiliser une boucle: Utilisez df.itourrows ( ): df.date.unique ()
OP veut Je sais qu'il est possible de le faire en utilisant la fonction .nunique (), mais je cherche comment procéder à cela en utilisant A pour boucle.
Oh merci @jezrael de m'a informé. Je vais changer la réponse en conséquence.
Vous pouvez essayer comme ci-dessous, sauf si cela est nécessaire pour traiter avec un cas spécifique:
>>> print(np.unique(df["Date"].dt.strftime('%d-%m-%y')))
['08-07-15' '08-08-15' '08-09-15' '08-10-15']
OP 1) veut le nombre de uniques, pas la matrice (ce serait donc nunique ) 2) connaît nunique () existe mais veut utiliser une boucle
@Joshfriedlander, je vois, c'est ce que j'ai mentionné s'il y a tout de suite nécessaire pour boucler autrement, il suffit d'une option, sinon pure des moyens pythoniques sont là.
Pourquoi voulez-vous faire cela en utilisant un
pour boucle, qui va à l'encontre de l'idée d'utiliser des pandasVous pouvez également utiliser itoTools pour cela. docs.python.org/3.3/Library/itheroTools.html#itertools. Groupby