Groupby 和value_counts 是完全不同的功能。您不能对数据框执行 value_counts。 Value Counts 仅限于单个列或系列,其唯一目的是返回值的频率系列 Groupby 返回一个对象,以便可以对其执行统计计算。因此,当您执行 df.groupby(col).count() 时,它将返回与 groupby 中的 specific columns 的列中存在的真实值的数量。
按多列分组:df.groupby([column1, column2]) group = df.groupby(['gender', 'level']) # 先按照'grade'列的值来分组。每组内,再按'level'列来分组。也返回一个groupby对象 for key, value in group: print(key) print(value) print("") ('man', 'a') level gender math chinese 0 a man 120...
groupby(by=['类别','子类别'])['利润'].sum() print(group_df) 【注:这种方法有局限性,一次只能用一个聚合函数】 4.2.2 聚合函数统计 计算每个【区域】利润的最大值、最小值、平均值 方法1: df.groupby(by='区域')['利润'].agg(['max','min','mean'])...
df['Fare'].value_counts(bins=[-1, 20, 100, 550]) output (-1.001, 20.0] 515 (20.0, 100.0] 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 分组再统计 pandas 模块当中的 groupby 方法允许对数据集进行分组,它也可以和 value_counts 方法联用更好地来进行统计分析,代码如下 df.groupby('Embark...
存储或打印不带索引的df.groupby 存储或打印不带索引的df.groupby是指在Pandas库中使用groupby函数进行分组操作后,将结果存储或打印出来时不包含索引。 groupby函数是Pandas库中用于按照指定的列或多个列对数据进行分组的函数。它可以将数据集按照指定的列进行分组,并对每个分组进行聚合、转换或其他操作。 当使用groupby...
除了使用map()和groupby()与transform()之外,还有其他一些方法可以实现将value列的值出现次数填入新列的操作。 一种方法是使用value_counts()函数计算每个值的出现次数,并使用map()函数将结果映射到新列。以下是代码示例: value_counts = my_df['value'].value_counts() ...
df['OCCUPATION_TYPE'].value_counts(dropna=False) A.1 使用Get_dummy ### # Get_Dummy for One-Hot # ### dummies = pd.get_dummies(df['OCCUPATION_TYPE'],dummy_na=True) dummies.head df2 = pd.concat([df, dummies], axis=1) df2 = df...
用pandas来绘图 在DataFrame中新增行与列 DataFrame中的统计分析与计算 DataFrame中排序问题 合并多个表格 时序问题的处理 字符串类型数据的处理 DataFrame初印象 我们先来通过Python当中的字典类型来创建一个DataFrame, 当你通过Python当中的字典来创建DataFrame,字典当中的keys会被当做是列名,而values则是表格当中的值 ...
left_on=None, right_on=None:指定左右键 交叉表:交叉表用于计算一列数据对于另外一列数据的分组个数(寻找两个列之间的关系) pd.crosstab(value1, value2) DataFrame.pivot_table([], index=[]) 分组API DataFrame.groupby(key, as_index=False) key:分组的列数据,可以多个...
(by="by", sort=False).value_counts(sort=True, normalize=True) by values b 1 0.500000 0 0.500000 a 1 0.666667 0 0.333333 Name: proportion, dtype: float64 >>> df.groupby(by="by", sort=False).value_counts(sort=True, normalize=False) by values b 1 3 0 3 a 1 2 0 1 Name: ...