importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先...
df=df['name'].value_counts(sort=True)print(df) 效果: 参数ascending=True·正序 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','李诗诗','李诗诗','李诗诗','李诗诗','王语嫣','王语嫣','王语嫣'],'sex':['girl','woma...
print(student_df['iclass'].value_counts()) #班级是否有问题 value_counts()类似excel的分类筛选,显示出来一目了然的看到数据的一致性是否正确,把值输入不正确的情况很容易就查到了。
sort_values(ascending=True) 最后,将结果赋值给新的DataFrame变量: result = column_counts 现在,可以通过打印result来查看每列元素出现的次数: print(result) 请注意,value_counts方法只能用于数值型和分类型数据列。对于包含字符串的文本列,可以使用get_dummies方法进行独热编码,然后再使用value_counts方法进行统计。...
在Python中,pandas是一个常用的数据分析和处理工具。对于pandas中的正值进行计数可以使用value_counts()方法。 value_counts()方法可以统计给定Series或DataFrame中每个唯一值出现的次数。在对列pandas中的正值进行计数时,可以先使用条件筛选出正值,然后再使用value_counts()方法进行计数。
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...
print(type(data.c1.value_counts())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果为 a 2 d 1 c 1 Name: c1, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> 1. 2. 3. 4. 5. 返回的数据类型为Series结构。 7.计算占比 计算占比,是日常数据分析中的常见需求。下面我们通过一个实例来看一下如何...
1.)使用默认参数的value_counts() 现在我们可以使用value_counts函数了。让我们从函数的基本应用开始。 语法-df['your_column'].value_counts() 我们将从我们的数据框中获取Course_difficulty列的计数。 # count of all unique values for the column course_difficultydf['course_difficulty'].value_counts() ...
value_counts()函数是查看数据表格中某一列的值及其重复次数的便捷工具。此函数适用于Series及DataFrame，调用时需要指定具体列名。例如，我处理了一组用户访问网站时间数据，目标是查看2023年12月5日当天，用户访问网站的小时分布情况。首先，将时间数据格式化并提取小时部分，接着使用value_counts()对小时...
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...