value_counts() 方法返回一个序列 Series,该序列包含每个值的数量。也就是说,对于数据框中的任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。 语法 Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas...
value_counts = df['course_difficulty'].value_counts()# converting to df and assigning new names to the columnsdf_value_counts = pd.DataFrame(value_counts) df_value_counts = df_value_counts.reset_index() df_value_counts.columns = ['unique_values','counts for course_difficulty']# change ...
pandas | value_counts()的用法 value_counts()方法返回一个序列Series,该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时,它可以将数据分成指定的区间,然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用。value_counts()只能...
默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts (),这样会对该列中出现的每个值进行计数。 代码语言:javascript 复制 train[Embarked].value_counts()---S644C168Q77 这个函数会对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序,无效值也会被排除。我们很容易就能看出,Southampton 出发...
>>>df['Embarked'].value_counts()S644C168Q77Name: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。 代码语言:javascript 复制 >>>df['Embarked'].value_counts(ascending=True)Q77C168S644Name:Embarked,dtype:int64 ...
value_counts() 现在,我们可以查看返回的Series对象: print(counts) 输出结果如下: apple 2 banana 3 orange 1 dtype: int64 可以看到,value_counts()方法返回了一个Series对象,其中包含了各个唯一值及其对应的出现次数。数值类型为int64,表示各个唯一值的出现次数。我们可以使用各种方法来读取这个Series对象。例如,...
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...
pandas value_counts参数 `pandas`的`value_counts`函数是一个非常有用的函数,用于对分类数据(通常是对象或分类数据类型)进行计数。以下是`value_counts`函数的参数及其说明: 1. Series:要求对Series中的元素进行计数。 2. normalize (可选):布尔值,默认为False。如果为True,则返回各组的频率,而不是计数。 3....
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序,默认是降序 >>>data['字段2'].value_counts()B7C4A4Name:字段2,dtype:int64>>>data['字段1'].value_counts()455362322211Name:字段1,dtype:int64 可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计 ...
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 <class 'pandas.core.series.Series'> 我需要的是这样的数据框...