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...
如何将 .count_values 输出转换为熊猫数据框。这是一个示例代码: 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...
ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, group them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data dropna : 布尔型,默认为True,表示不包括NaN 2.pandas.DataFrame.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric...
在对某一列不同值的数字进行统计后,可以使用matplotlib库来可视化统计结果。假定我们已经有了一个pandasSeries对象value_counts,以下代码将演示如何将其可视化为条形图: import matplotlib.pyplot as plt # 假设value_counts是通过pandas的value_countscounts()获得Series对象的方法 # value_counts = df['Category'].val...
Python-Pandas数据分析常用方法 1. value_counts() value_counts()是Series的方法,用于计算非重复值出现的次数并默认从高到低排序,在DataFrame中通常指定某列。 也经常使用Data.'colunm'.value_counts().count() 计算非重复值个数。 2. groupby() Pandas中分组方法,指定按照某维度分组,并返回groupby对象(可用for...
1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 ...
在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序,它可以用来查看数据表中,指定列里有多少个不同的数据值,并计算每个不同值有在该列中的个数,同时还能根据需要进行排序。 函数体及主要参数: value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True)\ ...
代码语言:txt 复制 count = filtered_data['Name'].value_counts() 输出结果:输出计数结果。 代码语言:txt 复制 print(count) 完整的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice'], 'Age': [25, 28, 22, 32, 25]} ...
在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序,它可以用来查看数据表中,指定列里有多少个不同的数据值,并计算每个不同值有在该列中的个数,同时还能根据需要进行排序。 函数体及主要参数: value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) ...
注意。我知道pandas.Series.values_counts()但是我需要一个数据透视表。 编辑:输出应该是: Z Z1 Z2 Z3 Y Y1 1 1 NaN Y2 NaN NaN 1 你的意思是这样的吗? >>> df2.pivot_table(values='X', index='Y', columns='Z', aggfunc=lambda x: len(x.unique())) ...