如果想要获取所有唯一值的出现次数,可以使用.values属性将Series转换为numpy数组: print(counts.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。
Series.value_counts(normalize=False,# 是否显示占比sort=True,# 是否排序ascending=False,# 默认降序bins=None,# 分区dropna=True)# 是否删除空缺值 二、实操 1.默认统计 importpandasaspdimportnumpyasnp# 默认:忽略空值 按次数排序s = pd.Series([1,3,2,2,3,4,np.nan]) s.value_counts()''' 3.0 2...
python中数据含量统计: 对于:pandas表格数据numpy的数组型数据均可以通过value_counts()函数来进行输出 pandas表格:print(data["size"].value_counts()) numpy的数组型:print(n[0].value_counts()) 结果输出如下: Name: salary, Length: 79, dtype: int64 2000人以上 573 500-2000人 324 150-500人 314 50-...
size()是numpy模块中才有的函数,也可以作为数组的属性 value_counts()函数是属于pandas模块的,返回的结果是一个Series数组 count()计算list中某元素的次数或字符串中某字符的次数 发布于 2019-04-02 12:05 Python 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
python 统计某列符合条件的数量 python里统计某个值个数,本文记录了使用python语言中的numpy模块,来对Excel表格数据中的值进行统计的代码,统计全表中某一值或者字符出现的个数,以及某一行,某一列中该值出现的个数。主要使用的函数是.value_counts()。文章目录一、函数
df['收入'].value_counts(ascending=True) 1. (3)使用标准化normalize=True的方法,查看“年龄”这一列的计数占比: df['年龄'].value_counts(ascending=True,normalize=True) 1. PS:缺失值是默认被删除的,也就是不被计算其中~ 而且,如果要计数的对象是numpy里的ndarray类型的话,可以用size的方法,同样可以达...
pandas的columns函数_python value_counts 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,...
基于value_counts() 函数结果快速画图——pandas 、seaborn(全场最佳); 把日期当成索引,功能灵活而强大; 分组汇总统计 groupby; 基于分类汇总统计画图——pandas、pyecharts。 1 数据准备 (本案例数据纯属虚构,需要的同学可私信留个邮箱) importpandasaspdimportnumpyasnpimportsyspd.__version__,sys.version('1.3....
如何从 Python Pandas 中的 value_counts() 中提取值名称和计数?为了提取值名称和计数,让我们首先创建一个具有 4 列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({ "汽车": ['宝马', '野马', '特斯拉', '野马', '梅赛德斯', '特斯拉', '奥迪'], "立方容量": [2000, 1800, 1...
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...