当传入一个整数时,value_counts()函数将对结果进行指定个数的分组统计。当传入一个序列时,value_counts()函数将根据该序列进行分组统计,并按照序列中的值进行标记。下面的示例代码展示了这两种不同的应用场景。 # 按照指定个数进行分组统计counts_binned=df['得分'].value_counts(bins=3)print(counts_binned) Py...
现在是关键步骤,我们将使用value_counts来计算特定变量的出现总数。以“姓名”列为例。 # 统计“姓名”列中每个姓名的出现次数姓名_counts=df['姓名'].value_counts()# 计算'姓名'列的每个值出现次数print(姓名_counts)# 打印结果 1. 2. 3. 在这里,df['姓名'].value_counts()将返回一个包含每个姓名及其出...
创建DataFrame调用 value_counts 方法获取 category_counts_A获取 category_counts_B合并计数结果展示合并后的结果 结论 通过上述的示例和代码,我们学习了如何在 Python 中使用 pandas 的value_counts()方法,并将其结果进行合并。掌握这个技巧对于进行数据分析时非常有用,尤其是在处理多维数据或进行交叉分析时。 希望这篇...
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。它可以帮助我们快速统计Series中各个唯一值的出现次数,并对结果进行各种操作。在实际应用中,我...
python value_counts value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 作用:用来统计dataframe中某列有多少个不同的取值,并且每个取值出现的次数,类似SQL中的select score,count(*) as num from table group by score,返回的是series。
python value_counts() 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有多少重复值。 1 2 print('训练集中因变量cls的分类情况:') print(train['cls'].agg(['value_counts'])) agg():聚合函数 训练集中,因变量 cls 分类情况:...
在 Python 数据分析中，value_counts() 是一个非常实用的功能，用于统计某一列数据中各值出现的频率。通过 import pandas as pd，创建 DataFrame 对象，并定义数据列。对 'sex' 列调用 value_counts() 方法，可以统计各性别人数。若调用 value_counts(normalize=True)，则返回各值出现比例。关于题目的...
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 >>>data['字段2'].value_counts()B7C4A4Name:字段2,dtype:int64>>>data['字段1'].value_counts()455362322211Name:字段1,dtype:int64 可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计 ...
value_counts()函数的参数还有 : ascending,当ascending=True时升序排列,当ascending=False时升序排列(此时该参数可省缺); normalize,当normalize=True时,显示的不再是各值出现的次数,而是占比。 将上例中的语句print(df['语文'].value_counts())改为: ...
pandas 的value_counts()函数用于统计 Series 中每个值的数量。例如，考虑一个 DataFrame，我们想得知每个区域出现的次数：执行 value_counts()函数后，会得到每个区域的计数，默认按降序排序。若要升序排序，只需添加参数 ascending=True。若需得到计数值的占比，使用 normalize=True。注意，空值在计算前会...