Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 >>>df['Embarked'].value_counts() S644 C168 Q77 Name:Embarked,dtype:int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2、按升序对结果进行排序 value...
二、value_counts( )函数 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) 1...
我们可以看到,value_counts()函数将得分列的取值分为了3组,并返回了每个分组的频次。 接下来,我们再来看一个通过传入序列进行分组统计的示例。 # 按照指定序列进行分组统计bounds=[0,60,80,100]labels=['不及格','及格','优秀']counts_grouped=df['得分'].value_counts(bins=bounds,labels=labels)print(count...
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 >>>data['字段2'].value_counts()B7C4A4Name:字段2,dtype:int64>>>data['字段1'].value_counts()455362322211Name:字段1,dtype:int64 可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计 如果是要对结果升序排列,可以...
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 ...
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: ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.value_counts方法的使用。
nunique() #使用cut()函数进行分段 bins = [0,1,5,10,15,20] labels = ['1','2-5','6-10','11-15','16-20'] buy_frequency_bins = pd.cut(buy_frequency,bins=bins,labels=labels,right=False) buy_frequency_distribution = buy_frequency_bins.value_counts().sort_index() buy_frequency_...
return total_value / total_weight result = weighted_average(10, 0.25, 20, 0.75, 30, 0.2, 40, 0.5) # 输出:26.667 通过以上示例,我们见识到了*args的强大之处,它犹如一块多功能拼图 ,让Python函数在面对复杂多变的需求时仍能保持优雅与适应力。接下来,我们将探索另一个神器——**kwargs,看它是如何...