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,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列...
>>>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 3、按...
>>> 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...
>>> 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(ascending=True) Q 77 C 168 S 644 Name: Embarked, dtype: ...
为此,Pandas库配备了一些方便的功能,并且value_counts是其中之一。Pandasvalue_counts返回一个对象,该对象按排序顺序在pandas数据框中包含唯一值的计数。但是,大多数用户倾向于忽略此功能,不仅可以与默认参数一起使用。因此,在本文中,我将向您展示如何value_counts通过更改默认参数和一些其他技巧来从熊猫中获取更多价值,...
>>> 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(ascending=True) ...
value_counts #返回一个Series,其索引为唯一值,值为频率,按计数降序排列 数据清洗 丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列(axis=1),丢弃指定label的列,默认按行。。。 丢弃缺失值dropna() # 默认axi=0(行);1(列),how=‘any’df.dropna()#每行只要有空值,就将这行删除 ...
>>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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(ascending=True) ...
>>> 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(ascending=True) ...
sort:按数值排序 ascending :按升序排序 bins :与其计算数值,不如将它们分组到半开的bins中,这是pd.cut的一个便利,只对数字数据有效。 dropna :不要包括NaN的计数。 返回:数目 :系列 示例#1:使用Index.value_counts()函数来计算给定索引中唯一值的数量。