在pandas中,value_counts()和counts()是用于计数的两个常用函数。它们都可以对DataFrame或Series中的元素进行计数,但使用方法和应用场景有所不同。一、value_counts()函数value_counts()函数用于计算DataFrame或Series中各个唯一元素的数量。它会按照元素出现次数降序排列,并返回一个Series对象。基本语法如下: pandas.Seri...
pandas | value_counts()的用法 value_counts()方法返回一个序列Series,该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时,它可以将数据分成指定的区间,然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用。value_counts()只能...
1、# 统计步长次数,把步长出现次数大于2的统计一下出现的次数 df_total=nperOK["step"].value_counts() df_ok=df_total[df_total>2] ## df_ok的值是 4.0 6 9.0 4 0.0 3 3.0 31.0 3 2、## 取索引的方法 print(df_ok.index) 输出: Float64Index([4.0, 9.0, 0.0, 3.0, 1.0],dtype='float64...
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(...
其中,value_counts()函数是Pandas中一个非常实用的函数,用于统计DataFrame或Series中每个唯一值的出现次数。这个函数在数据探索和清理阶段非常有用,可以帮助我们快速了解数据的分布情况。一、value_counts()函数的基本用法value_counts()函数可以应用于DataFrame或Series对象。对于Series对象,它会直接返回每个唯一值的计数。
Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素 目录 Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素 前言 环境 基础函数的使用 value_counts函数 具体示例 参数normalize=True·百分比显示
import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) values = np.random.randint(30, 35, 20) df1 = pd.DataFrame(values, columns=['some_value']) df1.sort_values(by=['some_value'], inplace = True) df2 = df1.value_counts() df3 = df1.value_counts(normalize=True) print(...
pandas计数value_counts() (简) 在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。 importpandas as pd df= pd.DataFrame({'区域': ['西安','太原','西安','太原','郑州','太原'],'10月份销售': ['0.477468','0.195046','0.015964','0.259654','0.856412','0.259644'],'9月份销售': ['0.347705','...
>>>df['Embarked'].value_counts()S644C168Q77Name:Embarked,dtype:int64 2、按升序对结果进行排序 value_count() 返回的系列默认按降序排列。对于升序结果,我们可以将参数升序设置为 True。 代码语言:javascript 复制 >>>df['Embarked'].value_counts(ascending=True)Q77C168S644Name:Embarked,dtype:int64 ...
在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。1. Series 情况下:pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'区域' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'], '10月份销售'