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-...
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
使用Python进行数据频率统计可以非常高效。你可以使用Python中的统计库,如NumPy和pandas。在NumPy中,可以使用histogram函数快速计算数据的频率分布,而pandas提供的value_counts函数可以方便地计算数据的频率。此外,你还可以使用matplotlib库绘制直方图,更直观地展示数据的频率分布。
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 ...
计算value总和 要计算栅格数据的value总和,我们可以使用numpy库中的sum()函数。这个函数可以对数组中的所有元素进行求和,得到总和值。 # 计算栅格数据的value总和total_sum=np.sum(grid_data)print("栅格数据的value总和为:",total_sum) 1. 2. 3.
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....
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,...
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...