Python | Панды Series.get_dtype_counts ()
Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.
Pandas Series.get_dtype_counts() function return the counts of unique dtypes in this object.
Syntax: Series.get_values()
Parameter : None
Returns : dtype : Series
Example #1: Use Series.get_dtype_counts() function to return the count of unique dtype in the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", None, "Rio"]) # Create the Indexindex_ = ["City 1", "City 2", "City 3", "City 4", "City 5"] # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :
Now we will use Series.get_dtype_counts() function to return the count of unique dytpe in the given series object.
# return the count of dtypesresult = sr.get_dtype_counts() # Print the resultprint(result) |
Output :
As we can see in the output, the Series.get_dtype_counts() function has returned the count of dtype in the given series object. It has returned object.
Example #2 : Use Series.get_dtype_counts() function to return the count of unique dtype in the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32]) # Create the Indexindex_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M") # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :
Now we will use Series.get_dtype_counts() function to return the count of unique dytpe in the given series object.
# return the count of dtypesresult = sr.get_dtype_counts() # Print the resultprint(result) |
Output :
As we can see in the output, the Series.get_dtype_counts() function has returned the count of dtype in the given series object. It has returned int64.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.