pyspark.pandas.Series.nunique¶
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係列。nunique( dropna:bool=真正的,約:bool=假,標準偏差:浮動=0.05 )→int¶ -
返回對象的獨特的元素數量。排除了NA默認值。
- 參數
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- dropna bool,默認的真
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不包括南的計數。
- 約:bool,默認的錯誤
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如果錯誤,將使用獨特的具體算法和返回的確切數量。如果這是真的,它使用HyperLogLog近似算法,這是大量的數據更快。注意:這個參數是特定於pandas-on-Spark和沒有找到熊貓。
- 相對標準偏差:浮動,默認0.05
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最大估計誤差允許在HyperLogLog算法。注意:就像
約這個參數是特定於pandas-on-Spark。
- 返回
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- int
另請參閱
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DataFrame.nunique -
方法對DataFrame nunique。
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Series.count -
計數non-NA /零係列的觀察。
例子
> > >ps。係列([1,2,3,np。南])。nunique()3
> > >ps。係列([1,2,3,np。南])。nunique(dropna=假)4
在大數據,我們建議使用的近似算法來加快這個函數。結果將是非常接近的獨特的計數。
> > >ps。係列([1,2,3,np。南])。nunique(約=真正的)3
> > >idx=ps。指數([1,1,2,沒有一個])> > >idxFloat64Index((1.0, 1.0, 2.0,南),dtype =“float64”)
> > >idx。nunique()2
> > >idx。nunique(dropna=假)3