python my_list = [1, 2, 3, 2, 1, 4, 2] element_to_count = 2 count = my_list.count(element_to_count) print(f"元素 {element_to_count} 出现的次数: {count}") # 输出: 元素 2 出现的次数: 3 4. 使用pandas的value_counts方法 如果你的项目中已经导入了pandas库,也可以使用pandas的va...
Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)[source]? Returns object containing counts of unique values. 1 2 这里说明一下返回的数据是Series 格式的 总的来说 方法一最为普通 如果数据量比较大的话 非常费时间 ,方法三对数据的格式有要求 ,所以推荐使用方法...
result = Counter(a)print(result) pandas包下的value_counts方法统计 importpandasaspd a = pd.DataFrame([[1,2,3], [3,1,3], [1,2,1]]) result = a.apply(pd.value_counts)print(result) 第一行:元素1在第一列出现2次,在第二列出现1次,在第三列出现1次 第二行:元素2在第一列出现0次,在...
Counter({1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 1}) pandas包下的value_counts方法统计 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3], [3,1,3], [1,2,1]]) D3 = df .apply(pd.value_counts) print(D3)发布于 2020-07-25 16:35 Pandas(Python) Python Python教程 赞同2添加评论 ...
importpandasaspddefcount_strings(lst):returnpd.Series(lst).value_counts().to_dict() 1. 2. 3. 4. 以下是一个使用该方法的示例代码: strings=["apple","banana","apple","orange","banana"]count_dict=count_strings(strings)print(count_dict) ...
Python的pandas包下的value_counts⽅法 举例：import pandas as pd a = [1, 2, 3, 1, 1, 2]result = pd.value_counts(a)print result 输出结果：>>>1 3 2 2 3 1 注：利⽤pandas下的value_counts()，不仅可以统计list中各个元素出现的个数，还可对矩阵中的元素进⾏进⾏统计。举例...
.value_counts() 首先,获取数据: import pandas 1. .head()查看前n行数据,默认值是5 df 1. .tail()查看后n行数据,默认值是5 df 1. .shape查看数据维数 df 1. .columns查看所有列名 df.columns Out[4]: Index(['ts_code', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close', ...
counts[x]+=1 else:counts[x]=1 print?counts 方法三：（Series与Datafram用法相同）importnumpyasnp?importpandasaspd?frompandasimportDataFrame?frompandasimportSeries?ss=Series(['Tokyo','Nagoya','Nagoya','Osaka','Tokyo','Tokyo'])???ss.value_counts()??#value_counts直接用来计算series...
Python 中的 Dict(字典)、List(列表)、Tuple(元组)和 Set(集合)是常用的数据结构,它们各自有着不同的特性和用途。在本文中,我们将深入了解这些数据结构的高级用法,并提供详细的说明和代码示例。 1. 字典(Dict) 字典是一种无序的、可变的、键值对(key-value)集合,其中的键必须是唯一的。字典提供了高效的键值...
result = pd.value_counts(data)print("result:",result)1234输出结果:result: 4 66 33 32 35 27 11 1dtype: int643:方法三:from collections import Counterdata = [1,2,3,4,2,3,4,2,3,4,5,6,6,4,4,5,6,7,4]result = Counter(data)print("result:",result)1234输出结果:result: ...