调用value_counts分类列将记录所有类别的计数，而不仅仅是存在的类别。
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()只能对应series,不能直接对整个Dataframe做操作。 例:假设有一个包含身高数据的DataFrame: 可以使用value_counts()统计各个身高出现的次数: height_counts = df['身高'].value_counts() 结果如下: 1803175216211601...
如果想要获取所有唯一值的出现次数,可以使用.values属性将Series转换为numpy数组: print(counts.values) # 输出:[2 3 1] 另外,我们还可以使用.sum()方法来计算所有唯一值的出现次数的总和: print(counts.sum()) # 输出:6 通过以上示例,我们可以看到value_counts()方法在pandas库中的使用和结果解读非常简单明了。
寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及...
df['your_column'].value_counts()-这将返回指定列中唯一事件的计数。 需要注意的是,value_counts仅适用于pandas系列,不适用于Pandas数据框。结果,我们只包含一个括号df ['your_column'],而不包含两个括号df [['your_column']]。 参量 normalize(布尔值,默认为False)-如果为True,则返回的对象将包含唯一值的...
# applying value_counts on a numerical column without the bin parametertrain[ Fare ].value_counts() 这个结果并不能告诉我们什么信息,因为类别太多了。所以让我们把它集合到 7 个区间里。 train[Fare].value_counts(bins=7) 区间化(Binning)之后的结果...
以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。 默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。 例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。
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...
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是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下 常规用法：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 可以看出，既可以...