df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').reset_index(name='counts') print (df) unique_values counts 0 2 3 1 1 2 或者如果需要一列 DataFrame 使用 Series.to_frame: df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').to_frame('counts') print (df) counts unique_values ...
python中groupby后将其转换为Dataframe格式 像我之前的文章写的,以为价格as_index()就可以 ,真傻 那个是groupby()里面的参数 .这个value_counts()哪里会有 后来用 rename_axis(‘排名’).reset_index(name=‘counts’) df_rank['排名'].value_counts().rename_axis('排名').reset_index(name...
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 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 ...
为了完成这一过程,我们首先用value_counts方法取出所有Award的唯一值,使用to_frame将其转化为DataFrame形式的数据保存。 TypeTable = df['Award'].value_counts().to_frame() 我们为其更换索引,添加列名,并手动为其添加获奖对象的标记。 TypeTable = TypeTable.reset_index(drop=False) TypeTable.columns = ...
data=pd.read_excel('3.1-3.31商品销售流水.xls')# 计算每个商品的出现次数product_counts=data['品名'].value_counts()# 转换成DataFrame形式product_counts=pd.DataFrame({'商品名称': product_counts.index,'出现次数': product_counts.values})# 去掉袋子product_counts=product_counts.drop([0,3])# 可视化...
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,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列进行重命名、排序,然后再画图。
问Python :将".value_counts“输出转换为数据EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表...
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':[...
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。
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 ...