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 df['收货人'].value_counts() # Series.value_counts()也可以 在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序,它可以用来查看数据表中,指定列里有多少个不同的数据值,并计算每个不同值有在该列中的个数,同时还能根据需...
1.value_counts() value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 1. 1.normalize : boolean, 默认false,如为true,则以百分比的形式显示 2.sort : boolean, default True 默认为true,会对结果进行排序 3.ascending : boolean, default False 默认降序排序 4.bins : int...
pd.value_counts(data['original_language']) 如下所示: # 过滤original_language频次低于10的行,再次查看过滤后的数据original_language频次分布 pd.value_counts(pdp.FreqDrop(threshold=10, column='original_language').apply(data)['original_language']) 如下所示: RowDrop 这个类用于删除满足指定限制条件的行...
16 #查看Series对象的唯一值和计数 17 s.value_counts(dropna=False) 18 19 #查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 20 df.apply(pd.Series.value_counts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 四、数据清理 1 #重命名列名 2 df.columns ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes...
比如,使用pd.describe()方法可以得到数据的基本统计信息,如均值、标准差、最小值、最大值等;pd.value_counts()方法可以统计不同值的出现次数;pd.corr()方法可以计算不同变量之间的相关性等。此外,pandas还支持对数据进行分组、聚合、排序等操作,这些功能为我们进行更复杂的数据分析提供了便利。 五、数据可视化 ...
1 导入库并加载数据首先,加载库并导入数据。...3 用cut函数按指定数目切分现在我们想把客户进行分类,假设我们想把客户分成3类,并统计三类的分布,代码如下:pd.cut(ori_date['num_cars_owned'], 3).value_counts...6 测试cut函数中的labels参数最后,给分组后的箱加标签,代码如下: pd.cut(ori_date['num...
obj.value_counts() AI代码助手复制代码 输出结果为: 7.0 2 3.0 1 -5.0 1 4.0 1 dtype: int64 6 排序 Series.sort_values Series.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') AI代码助手复制代码 ...
pd是pandas的别名,df是DataFrame数据结构结果的变量名,下面写操作书写正确的是:()。 A.pd.to_excel(“学生成绩.xlsx”) B.df.to_excel(“学生成绩.xlsx”,sheet_name=0) C.pd.to_excel(“学生成绩.xlsx”,sheet_name=”成绩”) D.df.to_excel(“学生成绩.xlsx”) ...