value_counts Series.value_counts(self, normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 返回一个包含所有值及其数量的 Series。 且为降序输出,即数量最多的第一行输出。 参数含义如下: import pandas as pd index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan]) index.value_counts(...
value_counts(bins=5) (16.336, 32.252] 346 (32.252, 48.168] 188 (0.339, 16.336] 100 (48.168, 64.084] 69 (64.084, 80.0] 11 Name: Age, dtype: int64 与value_counts 统计每个独特值/独特区间的记录总数数量不同,count 统计各列特征的非空值数量。 >> df.count() PassengerId 891 Survived 891 P...
count() values_count()在指定的统计的列名上 结果多了该列: 对比: 对比: Pandas:count()与value_counts()对比 1. Series.value_counts(self, normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 返回一个包含所有值及其数量的 Series。 且为降序输出,即数量最多的第一行输出。 参数含...
(3) count和value_counts (4) describe和info (5) idxmax和nlargest (6) clip和replace (7) apply()函数 4 Pandas排序操作 (1) 索引排序 (2) 值排序 5 问题 1 Pandas文件读取和写入 1.1 文件读取(csv、txt、xls/xlsx) # 读取 csv 文件pandas.read_csv( )# 读取 txt 文件pandas.read_table( )# 读...
>>df['Age'].value_counts(bins=5)(16.336,32.252]346(32.252,48.168]188(0.339,16.336]100(48.168,64.084]69(64.084,80.0]11Name:Age,dtype:int64 count: Count non-NA cells for each column or row. 统计各列特征的非空值数量: >>df.count()PassengerId891Survived891Pclass891Name891Sex891Age714SibSp...
它与count函数不同,value_counts可以用于分组计数,而count函数只能统一进行计数,接下里通过举例让大家了解: 如下,我们新建一组数据,分别有两列:姓名和性别 import pandas as pd dic={ '姓名':['小明', '小兰', '小牛', '小爱', '小丽', '小芳'],'性别':['男', '女', '男', '女', '女', '...
pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计,查阅value_counts的官方文档可以发现,这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数,normalize参数设置为True则将计数变成频率,例如df的a列中共有6行,而C出现了3次,于是C对应的值就是0.5;bin参数可以设置分箱;dropna可以设置是否考虑缺失值,默认是不...
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到...
series是带标签的一维数组,所以还可以看做是类字典结构:标签是key,取值是value;而dataframe则可以看做是嵌套字典结构,其中列名是key,每一列的series是value。所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。
如果说unique可以返回唯一值结果的话,那么value_counts则在其基础上进一步统计各唯一值出现的个数;类似的,unique返回一个无标签的一维ndarray作为结果,与之对应value_counts则返回一个有标签的一维series作为结果。 例如,在上述例子中,不仅想知道开课的课程名,还需了解各门课的选课人数,可用语句为: ...