>>>df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。 让我们看一个例子来更好地理解它: 代...
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(...
计算pandas列中出现项的百分比 可以通过以下步骤实现: 首先,使用pandas库读取数据并创建一个DataFrame对象。假设我们要计算的列名为"column_name",数据存储在名为"data.csv"的文件中,可以使用以下代码进行读取: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") 接下来,使用value_counts()...
value_counts() 方法返回一个序列 Series,该序列包含每个值的数量。也就是说,对于数据框中的任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。 语法 Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas...
df['Embarked'].value_counts(dropna=False) output 百分比式的数据统计 我们可以将数值的统计转化成百分比式的统计,可以更加直观地看到每一个类别的占比,代码如下 df['Embarked'].value_counts(normalize=True) output S 0.724409 C 0.188976 Q 0.086614 ...
def value_counts( values, sort:bool=True, ascending:bool=False, normalize:bool=False, bins=None, dropna:bool=True, )->"Series":"""Compute a histogram of the counts of non-nullvalues. Parameters---values : ndarray (1-d) sort :bool...
以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。 默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。 例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。
df['Embarked'].value_counts(dropna=False) S 644 C 168 Q 77 NaN 2 Name: Embarked, dtype: int64 5、以百分比计数显示结果 在进行探索性数据分析时,有时查看唯一值的百分比计数会更有用。 这可以通过将参数 normalize 设置为 True 来完成,例如: ...
df['Embarked'].value_counts(dropna=False) S 644 C 168 Q 77 NaN 2 Name: Embarked, dtype: int64 5、以百分比计数显示结果 在进行探索性数据分析时,有时查看唯一值的百分比计数会更有用。这可以通过将参数 normalize 设置为 True 来完成,例如: ...
默认的是 value_counts 方法不会对空值进行统计,那要是我们也希望对空值进行统计的话,就可以加上 dropna 参数,代码如下 df['Embarked'].value_counts(dropna=False) output S 644 C 168 Q 77 NaN 2 Name: Embarked, dtype: int64 百分比式的数据统计 ...