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....
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,...
df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) output 当中的ascending=True指的是升序排序 包含对空值的统计 默认的是value_counts()方法不会对空值进行统计,那要是我们也希望对空值进行统计的话,就可以加上dropna参数,代码如下 df['Embarked'].value_counts(dropna=False) output 百分...
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() 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 代码语言:javascript 复制 Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.va...
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...
Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。与 Pandas cut() 函数类似,我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。 当整数传递给 bin 时,该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin,例如: 代码语言:javascript 复制 >>>df['Fare'].value_counts(bins=3)(-0.513,170.776]871(170.776,341.5...
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。
接下来,我们可以使用value_counts()方法来计算各个唯一值的出现次数: counts = data.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...
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...