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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于DataFrame 到...
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...
Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。
>>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 2、按升序对结果进行排序 value_count() 返回的系列默认按降序排列。对于升序结果,我们可以将参数升序设置为 True。 >>> df['Embarked'].value_counts...
counts = df['category'].value_counts() 将value_counts的结果转换为一个DataFrame: 将统计结果转换为一个新的DataFrame,这个DataFrame将包含两个列:一个列是原始的唯一值,另一个列是对应的出现次数。 python counts_df = counts.reset_index().rename(columns={'index': 'category', 'category': 'count'...
Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布...
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DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas...
10. retun_type (可选): 'count', 'freq'或'both'。默认为'count'。指定返回的类型：元素计数、频率或两者都有。11. fill_value (可选):指定在分析过程中如何处理NaN值。12. marginal_kws (可选):其他统计参数可以传递给``方法。示例：```python import pandas as pd 创建一个简单的数据集 data = {...
value_counts () 返回的序列是降序的。我们只需要把参数 ascending 设置为 True,就可以把顺序变成升序。 value_counts()返回的结果是一个Series数组,可以跟别的数组进行运算。value_count()跟透视表里(pandas或者excel)的计数很相似,都是返回一组唯一值,并进行计数。这样能快速找出重复出现的值。
如何将 .count_values 输出转换为熊猫数据框。这是一个示例代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}) value_counts = df['a'].value_counts(dropna=True, sort=True) print(value_counts) print(type(value_counts)) 输出是: 2 3 1 2 Name: a, dtype: int64...