Groupby 和value_counts 是完全不同的功能。您不能对数据框执行 value_counts。 Value Counts 仅限于单个列或系列,其唯一目的是返回值的频率系列 Groupby 返回一个对象,以便可以对其执行统计计算。因此,当您执行 df.groupby(col).count() 时,它将返回与 groupby 中的 specific columns 的列中存在的真实值的数量。
Pandas提供了value_counts()方法,可以轻松计算每个数值在指定列中出现的次数。我们将分别对列A和列B进行统计。 3.1 列 A 的统计 要统计列A中每个数值出现的个数,可以使用以下代码: count_A=df['A'].value_counts()print("列 A 的统计结果:")print(count_A) 1. 2. 3. 3.2 列 B 的统计 同样,使用val...
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: print(df['语文'].value_counts(ascending=True,normalize=...
统计数据:接下来,我们可以使用value_counts()方法来统计相同数据的个数 count=df['B'].value_counts() 1. 输出结果:最后,我们可以将统计结果输出 print(count) 1. 三、总结 通过以上步骤,我们可以轻松地使用Python统计DataFrame中相同数据的个数。首先导入数据,然后使用value_counts()方法进行统计,最后将结果输出...
value counts 这是一个检查值分布的命令。例如,如果你想检查“c”列中每个值的可能值和频率,可以执行以下操作 df[‘c'].value_counts() 它有一些有用的技巧/参数: A. normalize = True:如果你要检查频率而不是计数。 B. dropna = False:如果你要统计数据中包含的缺失值。
pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计,查阅value_counts的官方文档可以发现,这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数,normalize参数设置为True则将计数变成频率,例如df的a列中共有6行,而C出现了3次,于是C对应的值就是0.5;bin参数可以设置分箱;dropna可以设置是否考虑缺失值,默认是不...
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...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}) value_counts = df['a'].value_counts(dropna=True, sort=True) print(value_counts) print(type(value_counts)) 输出是: 2 3 1 2 Name: a, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> 我需要的是这样的数据框...
df = pd.read_excel('real_estate_info.xlsx').loc[:, ['出让形式', '成交状态']] # 统计 df1 = df['出让形式'].value_counts() df2 = df['成交状态'].value_counts() # 构造data_pair data_pair_1 = [(i, int(j)) for i, j in zip(df1.index, df1.values)] ...
grouped_customer = df.groupby('Customer_ID') grouped_customer.Date.min().value_counts().plot() 输出结果: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1e990fc3eb8>结论: 新用户获取不稳定,波动较大,整体有略微下降趋势。 grouped_customer.Month.min().value_counts().plot() ...