df_value_counts = df_value_counts.reset_index() df_value_counts.columns = ['unique_values', 'counts'] 然后,你得到了你需要的 Output: unique_values counts 0 2 3 1 1 2 完整答案在这里 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}) value_counts = df['a'...
>>> 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:...
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 >>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于...
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 代码语言:javascript 复制 >>>df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_cou...
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,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列...
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 y('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...
1. 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() S 644 ...
在使用Pandas进行数据分析时,我们经常需要统计DataFrame中每列元素出现的次数。Pandas提供了一个非常方便的方法来实现这个需求,即value_counts()方法。这个方法可以快速统计Series中每个唯一值出现的次数,并按照次数进行排序。下面是一个简单的示例,演示如何使用value_counts方法来统计DataFrame中每列元素出现的次数:首先,导入...
# 为性别列计数并标准化titanic_data['Sex'].value_counts(normalize=True)#输出male 0.647587female 0.352413Name: Sex, dtype: float64 1. 这意味着,在我们的数据集中,男性与女性的比例约为65:35。 8.使用query( )筛选数据 通常,我们使用难以分析的大型数据集。在这种情况下,策略是过滤不同条件下的数据并对...
使用dataframe pandas中的value_counts创建新列 是指在pandas库中,通过使用DataFrame的value_counts方法来统计某一列中各个值的出现次数,并将结果作为新的列添加到DataFrame中。 具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建DataFrame对象:df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2...