通过从NaN出现次数中减去总长度，使用value_counts方法，以及使用df.isnull().sum()方法。
pandas value_counts() 会忽略统计nan 但是不会忽略 true false '''每列包含多少项nan''' for i in df_2: print( df_2.loc[:,i].isna().value_counts() ) 1. 2. 3. 4. 5. 应用 '''每列包含多少项nan''' dict_counts = {} for i in df_2: if True in df_2.loc[:,i].isna()....
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() val...
您仍然可以使用value_counts（），但使用dropna=False而不是True（默认值），如下所示：...
我们可以使用value_counts()来探索一个有离散值的列,这个函数将列出所有的唯一值,以及它们在数据集中出现的频率: df["type"].value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的功能,将显示许多有用的统计数据: df["release_year"].describe() 除此之外,还有一些其他的简洁高效的函数,可以尝...
index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan]) index.value_counts() """ 输出为: 3.0 2 4.0 1 2.0 1 1.0 1 dtype: int64 """ 如果normalize 为 True的话,统计的结果会相加 = 1: import pandas as pd s = pd.Series([3, 1, 2, 3, 4, np.nan]) ...
s = pd.Series([2, 2, 5, 3, 4, np.nan]) s.value_counts(bins=3) Output: (1.9960000000000002, 3.0] 3 (4.0, 5.0] 1 (3.0, 4.0] 1 dtype: int64 Example - dropna: With dropna set to False we can also see NaN index values. ...
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到...
1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. ...
count_class = pd.value_counts(data['店铺名称'],sort=True).sort_index() print(count_class) 9.查看基本的统计信息(最大值、最小值、平均值、中位值、四分位值、标准差等): data.describe() 1 3 数据预处理 说完对表中的数据进行简单的查看,下面进行对数据进行的最关键操作:数据预处理 ...