2.根据条件筛选出数据 筛选出部分列 筛选多列: 根据条件筛选出满足条件的行 筛选出满足多个条件的行: 筛选出既满足行条件又满足列条件的数据: 将结果保存至本地。 3.对表格中的数据进行排序: 4.对某一列数据进行统计用data['某一列名'].value_counts() 5.对数据求和及求平均。 干货预警,后悔上次面试笔试...
接下来,我们可以使用value_counts()函数统计某一列不同值的个数,并将结果保存到一个新的DataFrame中。在我们的例子中,我们需要统计不同年龄的学生个数,所以选择age列。 # 统计年龄的个数age_counts=data['age'].value_counts().reset_index()# 重命名列名age_counts.columns=['age','count']# 输出结果prin...
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。 1 2 print('训练集中因变量cls的分类情况:') print(train['cls'].agg(['value_counts'])) agg():聚合函数 训练集中,因变量 cls 分类情况: 0 1 value_counts 13644 356...
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...
value_counts() 现在,我们可以查看返回的Series对象: print(counts) 输出结果如下: apple 2 banana 3 orange 1 dtype: int64 可以看到,value_counts()方法返回了一个Series对象,其中包含了各个唯一值及其对应的出现次数。数值类型为int64,表示各个唯一值的出现次数。我们可以使用各种方法来读取这个Series对象。例如,...
df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",value...
print(type(data.c1.value_counts())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果为 a 2 d 1 c 1 Name: c1, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> 1. 2. 3. 4. 5. 返回的数据类型为Series结构。 7.计算占比 计算占比,是日常数据分析中的常见需求。下面我们通过一个实例来看一下如何...
Python value_counts()函数 1. 介绍 value_counts()函数是pandas库中的一个非常实用的函数,它用于统计一列数据中各个不同取值的出现频次。具体来说,value_counts()函数可以返回一个包含每个唯一值和对应频次的pandasSeries 对象。 在数据分析和数据清洗过程中,我们经常需要了解某个特定列中各个取值的分布情况,以作为...
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...
df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 pd....