语法-df['your_column'].value_counts().to_frame() # applying value_counts with default parametersdf['course_difficulty'].value_counts()# value_counts as dataframedf['course_difficulty'].value_counts().to_frame() 正常的value_counts和value_counts为df 如果您需要命名索引列并重命名一列(在数据框...
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 ...
>>> 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 Series,在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 Data...
>>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。 Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。 让我们看一个例子来更好地理解...
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()。 y('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 Series,在 Pandas...
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: >>> df['Fare'].value_counts(bins=3) ...
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 复制 >>>df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() ...
就像之前提到的@jezrael, Pandas 提供API pd.Series.to_frame。 步骤1 您也可以将 pd.Series 包装到 pd.DataFrame 只需做 df_val_counts = pd.DataFrame(value_counts) # wrap pd.Series to pd.DataFrame 然后,你有一个 pd.DataFrame 列名'a' ,你的第一列成为索引 Input: print(df_value_counts.index...
df['Embarked'].value_counts(normalize = True) output S 72.44% C 18.90% Q 8.66% Name: Embarked, dtype: float64 当然除此之外,我们还可以这么来做,代码如下 df['Embarked'].value_counts(normalize = True).to_frame().style.format('{:.2%}') ...
df['Embarked'].value_counts(normalize = True).to_frame.style.format('{:.2%}') output Embarked S 72.44% C 18.90% Q 8.66% 连续型数据分箱 和Pandas 模块当中的 cut 方法相类似的在于,我们这里也可以将连续型数据进行分箱然后再来统计,代码如下 ...