y('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。 让我们看一个例子来更好地理解它: df=pd.Dat...
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...
pd.value_counts(values,sort=True,#是否排序,默认是要排序ascending=False,#默认降序排列normalize=False,#标准化、转化成百分比形式bins=None,#可以自定义分组区间,默认是没有,但也可以自定义区间dropna=True,#是否删除nan,默认删除) 常规用法: import pandas as pd pd.value_counts()df.value_counts()df['字段...
value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用 df['收货人'].value_counts() # Series.value_counts()也可以 在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序...
value_counts()函数的语法如下: Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) Python Copy 该函数有五个常用的参数,分别是: normalize: 设置为True时,返回的频次会被归一化,即表示百分比。默认为False。 sort: 设置为True时,返回结果将按照频次从高到低排序。默认为True...
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...
result3 =pd.value_counts(words_list) print("Result3:\n",result3) Result1: {'Monday': 3, 'Tuesday': 1, 'Thursday': 1, 'Zeus': 2, 'Venus': 3} Result2: Counter({'Monday': 3, 'Venus': 3, 'Zeus': 2, 'Tuesday': 1, 'Thursday': 1}) ...
ascending : boolean, default False 默认降序排序 bins : integer, optional 而不是数值计算,把它们分成半开放的箱子,一个方便的pd.cut,只适用于数字数据 dropna : boolean, default True 默认删除na值 ''' data3.顾客性别.value_counts() tmp3 = data3.groupby(['饮料类型','顾客性别']) ...
完整的命令是 mt = mobile.PattLen.value_counts().sort_index() 。例如: mobile = pd.DataFrame({'PattLen':[1,1,2,6,6,7,7,7,7,8]}) print (mobile) PattLen 0 1 1 1 2 2 3 6 4 6 5 7 6 7 7 7 8 7 9 8 print (mobile.PattLen.value_counts()) 7 4 6 2 1 2 8 1 2 ...