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 ...
result= Series(values)._values.value_counts(dropna=dropna) result.name=name counts=result.valueselse: keys, counts=_value_counts_arraylike(values, dropna) result= Series(counts, index=keys, name=name)ifsort: result= result.sort_values(ascending=ascending)ifnormalize: result= result /float(counts...
DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True 修改列名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
df.sort_values(by=['Address','Height']).head() 5 问题 【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法? Series 属性:values、 index、、name、dtype 方法:mean、T、abs、array、append ... DataFrame 属性:columns、index、value、shape 方法:mean 【问题二】 value_counts会统计缺失值吗? 答:不会。
Sort_index()方法默认是按照索引进行正序排列 下面这个是英文索引下的排序 还可以通过sort_values(by=’’)进行排序,by的意思是通过什么区排序,直接填写也可以。 按性别排序: 按年龄排序: 如果想要进行倒序排列,可以设置参数axis=1或则ascending=False 9.2、按值排序 ...
value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame按照某列值排序:sort_values方法by参数 pandas....
Sort_index()方法默认是按照索引进行正序排列 下面这个是英文索引下的排序 还可以通过sort_values(by=’’)进行排序,by的意思是通过什么区排序,直接填写也可以。 按性别排序: 按年龄排序: 如果想要进行倒序排列,可以设置参数axis=1或则ascending=False 9.2、按值排序 如果想要实现按照实际值来排序,例如想要按照年龄排...
value_counts() Out[91]: - 36 天秤座 8 摩羯座 7 射手座 7 双子座 7 狮子座 7 金牛座 6 白羊座 5 天蝎座 5 双鱼座 4 处女座 3 巨蟹座 3 水瓶座 3 Name: 星座, dtype: int64 4.4、唯一值 ①unique:计算某列的所有唯一值,并返回 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>...
df['Embarked'].value_counts(ascending=True) output Q 77 C 168 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 对索引的字母进行排序 同时我们也可以对索引,按照字母表的顺序来进行排序,代码如下 df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) ...
group by是一个非常强大的 Pandas 方法。您可以使用以下方式对一列进行分组,并使用value_counts根据该列值计算另一列的值。使用group by和value_counts我们可以计算每个人进行的活动数量。 df.groupby('name')['activity'].value_counts() 图:按人员名称和活动值分组 ...