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。
4、groupby + 聚合函数 4.1 了解常用聚合函数 min() 求最小值 max() 求最大值 sum() 求和 mean() 求平均值 median() 求中位数 count() 求非空数据的总个数 std() 求标准差 value_counts() 求一组数据中每个类别出现的次数 4.2 df.groupby + 聚合函数 4.2.1 查看【类别,子类别的总利润】...
可以看出,groupby函数根据连续出现的相同元素将可迭代对象进行了分组。在上述示例中,键为整数,列表为相同整数的连续出现。通过groupby函数,我们可以方便地对数据进行分组。 使用pandas库 pandas是一个强大的数据分析和处理库,提供了丰富的功能来处理和分析数据。它的value_counts方法可以用于计算一维数据中每个元素的个数,...
第一种:df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种:df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象; 第三种:df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后col2的值; 首先生成一个表格型数据集: 代码语言:javascript 代码运...
value_counts().sort_index() buy_frequency_distribution.plot(kind='bar',figsize=(16,10)) plt.title('购买频次分布') plt.xlabel('购买频次') plt.ylabel('用户数') plt.xticks(rotation=0) plt.show() 输出结果: #常购产品 popular_product = df.groupby('子类别')['订单 ID'].count().sort_...
groupby(['货品','销售区域'])['货品用户反馈'].value_counts().unstack() data1['拒货率'] = data1['拒货'] /data1.sum(axis=1) #按行进行求和汇总 data1['返修率'] = data1['返修'] /data1.sum(axis=1) data1['合格率'] = data1['质量合格'] /data1.sum(axis=1) data1.sort_...
我使用了“groupby”函数来计算列“LGA”和“Status”的计数,并生成条形图。 Sample code; df['Status'].value_counts().plot(kind='bar') df['LGA'].value_counts().plot(kind='bar') 如果我对绘制相同列的百分比和单独生成条形图感兴趣,我不知道如何优雅地进行。
df.groupby(['Animal'])['exist'].value_counts() 1. 输出结果 我们可以看到不同’Animal’的’exist’情况,利用unstack()函数还可以把结果展开成DataFrame进行进一步运算。 level参数 level参数利用pandas官方文档中的数据进行说明。 >>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], ...
5.使用value_counts()函数,统计party列中各个元素出现次数,value_counts()是Series中的,无参,返回一个带有每个元素出现次数的Series df['party'].value_counts() 6.【知识点】使用groupby()函数,查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt df.groupby(by='party',axis=0)['contb_receipt_amt'].sum(...
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0] # python就是灵活啊。 get_max.__name__ = "most frequent" df.agg({'ext price': ['sum', 'mean'], 'quantity': ['sum', 'mean'], 'unit price': ['mean'], 'sku': [get_max]}) ...