用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能 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],'c':[11...
Python中利用pd.value_counts()函数对数据频次进行统计。 该函数返回一个序列Series,包含每个值的数量。 使用语法为: 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 importpandasaspdimportn...
pandas的value_counts函数用于统计Series中每个值的数量。以下是关于value_counts函数的详细解答：基本功能：统计数量：value_counts函数会统计Series中每个唯一值出现的次数。默认排序：降序排序：默认情况下，value_counts的结果会按计数值降序排序。排序参数：升序排序：通过添加参数ascending=True，可以将结果按...
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-...
在Python pandas中,可以使用reset_index()方法来存储value_counts()的列名。value_counts()函数用于计算一个Series中各个值的出现次数,并返回一个新的Series,其中索引为原Series中的唯一值,值为对应唯一值的出现次数。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例Series da...
pandas 的value_counts()函数用于统计 Series 中每个值的数量。例如，考虑一个 DataFrame，我们想得知每个区域出现的次数：执行 value_counts()函数后，会得到每个区域的计数，默认按降序排序。若要升序排序，只需添加参数 ascending=True。若需得到计数值的占比，使用 normalize=True。注意，空值在计算前会...
data['sex'].value_counts() data['sex'].value_counts(normalize=True) A选项:value_counts函数用于对数据进行计数统计 B选项:value_counts函数返回结果为series类型 C选项:value_counts函数返回结果为dataframe类型 D选项:normalize=True结果为数据中每个值出现次数所占的比例 答案 正确答案:C 欢迎大家转发,一起传...
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个数，类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下 常规用法：pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序 可以看出，既可以...
pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。 现有一个DataFrame 如果我们想知道,每个区域出现了多少次,可以简单如下: 每个区域都被计数,并且默认从最高到最低做降序排列。 如果想用升序排列,可以加参数ascending=True: 如果想得出的计数占比,可以加参数normalize=True: 空值是默认剔除掉的...