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()....
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 ...
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：...
size和count都可以与groupby结合使用。而size包括NaN值并且仅提供行数(表的大小),count则排除缺失值。在value_counts方法中,使用dropna参数来包含或排除NaN值。 转至用户指南 用户指南有一个专门介绍value_counts的部分,请参阅离散化页面。 记住 聚合统计可以在整个列或行上计算。
value_counts() 返回包含唯一值计数的 Pandas Series。考虑一个数据集,其中包含有关公司 5,000 名客户的客户信息。value_counts() 将帮助我们识别系列中每个唯一值的出现次数。它可以应用于包含州、就业行业或客户年龄等数据的列。 data_1['状态'].value_counts() ...
Python-Pandas Code: import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([2, 2, 5, 3, 4, np.nan]) s.value_counts(dropna=False) Output: 2.0 2 NaN 1 4.0 1 3.0 1 5.0 1 dtype: int64 Remove series with specified index labels ...
value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 代码语言:javascript 复制 使用这些命令选择数据的特定子集。 df[col] # 返回带有标签col的列 df[[col1, col2]] # 返回列作为新的DataFrame s.iloc[0] # 按位置选择 s.loc['index_...
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. ...
1. Series.value_counts(self, normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 返回一个包含所有值及其数量的 Series。 且为降序输出,即数量最多的第一行输出。 参数含义如下: 举例如下: import pandas as pd index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan]) ...