df['Embarked'].value_counts() 1. output S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 下面我们简单来介绍一下value_counts()方法当中的参数, DataFrame.value_counts(subset=None, normalize=False, sort=True, ascending=
1.1分组统计groupby函数 对数据进行分组统计,主要使用DataFrame对象的groupby函数,功能如下: (一)根据给定的条件将数据拆分成组。 (二)每个组都可以独立应用函数(如求和函数(sum)、求平均值函数(mean)等) (三)将结果合并到一个数据结构中。 语法如下: DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,...
用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11...
在使用pandas库进行数据处理时,groupby方法是一个非常强大的工具,它允许你根据一个或多个列的值将数据分组。以下是关于如何使用groupby方法从 DataFrame 中获取列的基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题的解答。 基础概念 groupby方法通过将数据分组,使得你可以对每个组应用聚合函数(如sum,mean,count等),从...
sample([n]) 从DataFrame中随机抽取n个样本 dropna() 将数据集合中所有含有缺失值的记录删除 count() 对符合条件的记录计数 value_counts() 查看某列有多少个不同值 groupby() - 按给定条件分组 实现 head() 首先打开一个文件,我们可能想显示文件的前若干条记录,查看文件是否导入正常,这时就可以使用head()方...
【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 【例3】采用groupby函数针对某一列的值进行分组。关键技术:df.groupby(col1)[col2]...
将资料进行群组化后,得到了DataFrameGroupBy物件,我们就可以使用get_group()方法(Method),指定Job(职业)栏位中的不同群组,来检视其中的所有栏位,如下范例: 截取部分执行结果 以上执行结果,就是就业人员(Employed)群组的所有栏位资料。如果想要检视学生(Student)群组,将第8行的Employed替换成Student即可,非常的方便。
从0.20.1开始,pandas引入了agg函数,它提供基于列的聚合操作。而groupby可以看做是基于行,或者说index的聚合操作。 从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果。 而agg是DataFrame的直接方法,返回的也是一个DataFrame。当然,很多功能用sum、...
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 ...
DataFrame API提供了value_counts方法来快速达到同样的目的。 >>> users.occupation.value_counts()[:10] 返回结果如下。 - occupation count 0 student 196 1 other 105 2 educator 95 3 administrator 79 4 engineer 67 5 programmer 66 6 librarian 51 7 writer 45 8 executive 32 9 scientist 31 使用...