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.Series.value_counts(sort=False, ascending=False, normalize=False, bins=None, dropna=True) 参数说明: sort: 是否排序,默认为False,即按照出现次...
value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。有一个参数 dropna 来配置它。我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
df['A'].value_counts(sort=False, ascending=True, normalize=True, bins=2, range=[0, 5]) 三、应用实例下面是一个更复杂的应用实例,演示了如何在实际数据分析中使用value_counts()函数:假设我们有一个包含用户购买记录的DataFrame,其中包含用户ID、购买商品和购买时间等列。我们想要了解每种商品的销售情况,...
在pandas中,value_counts()函数用于统计Series中每个唯一值出现的次数,并返回一个Series对象,其中索引是唯一值,值是对应的计数。为了对value_counts()的结果进行排序,可以使用sort_index()方法或在value_counts()中直接指定sort和ascending参数。以下是详细的步骤和代码示例: 导入pandas库: python import pandas as ...
>>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。有一个参数 dropna 来配置它。我们可以将...
虽然pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量,但它也可用于使用 bins 参数将值分组到半开箱中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['score'].value_counts(bins=3,sort=False) 默认情况下, .value_counts 按值的降序对返回的系列进行排序。将 sort 设置为 False 以按其索引...
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...
value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列进行使用 语法 value_counts(values, sort=True, ascending=False,normalize=False, bins=None, dropna=True) AI代码助手复制代码 参数说明 sort: 是否要进行排序(默认进行排序,取值为True) ...
在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序,它可以用来查看数据表中,指定列里有多少个不同的数据值,并计算每个不同值有在该列中的个数,同时还能根据需要进行排序。 函数体及主要参数: value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) sort=True: 是否要进行排序...
>>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。 有一个参数 dropna 来配置它。 我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 df['Embarked'].val...