Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 y('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 ...
df = pd.DataFrame(data) # 在某个列中统计不同值的数字。 value_counts = df['Category'].value_counts() print(value_counts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这个代码首先导入了pandas库,并用字典创建了一个包含重复值的DataFrame。调用value_counts()方法,我们可以得到每一个不同值的出现...
concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True) 其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel ...
value_counts()) >>> Gender M 1303 F 499 Name: count, dtype: int64 作用 value_counts()是一种查看DataFrame中某列有多少个不同类别(不限于两个类别)的快捷方法,并可计算出每个不同类别在该列中有多少次重复出现,实际上就是分类计数。 value_counts()还支持计数大小的排序,这时需要启用该方法中的参数...
在上述代码中,我们首先导入了pandas库,并创建了一个示例的DataFrame对象。然后,我们使用value_counts()方法对列'A'进行计数,将结果赋值给count_result变量。最后,我们打印出count_result变量的值,即计数结果。 value_counts()方法可以帮助我们快速统计DataFrame中各个唯一值的出现次数,对于数据分析和数据清洗非常实用。在...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.value_counts方法的使用。
在Python中,可以使用pandas库来处理和分析数据,其中的DataFrame是一个二维的表格型数据结构。要获取DataFrame中不同值的计数,可以使用value_counts()方法。 下面是获取DataFrame中不同计数的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd 创建DataFrame: 假设有一个名为df的DataFrame,包含一个名为column_name的列,可以...
items() if count > 5) # 获取不带.csv后缀的文件名前半部分 fname = filename.split('_增加列')[0] # 将结果追加到最终结果DataFrame中 final_df = final_df.append({'Filename': fname, 'N1': n1, 'N2': n2, 'N3': n3, 'N4': n4, 'N5': n5, 'N+': n_plus}, ignore_index=...
count():计算非缺失值的数量。 python print(df.count()) 这将输出每列非缺失值的数量。 size:返回DataFrame中元素的数量(包括缺失值)。 python print(df.size) 这将输出DataFrame中所有元素的总数。 value_counts():对某列中的唯一值进行计数,并返回一个Series对象。 python print(df['B'].value_counts(...
不推荐使用collections统计或者list.count来统计，因为可能会遇到TypeError: unhashable type: 'list’错误。此外也不推荐使用df3[“Alarm_Z”].value_counts()来统计，因为版本原因，有些版本的pandas好像没有这个方法。注意，当列表中含有缺失值时，这种方法可能会失效，需要先用字符型的“nan”来填充缺失...