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...
(2)Python实现 在Python中,要对某些值的出现次数进行计数,我们用到的方法是value_counts()。 上面代码运行的结果表示销售ID为2的值出现了两次,销售ID为1的值出现了两次,销售ID为3的值出现了1次。这些是值出现的绝对次数,还可以看一下不同值出现的占比,只需要给value_counts()方法传入参数normalize = True即可。
接下来,我们来逐个介绍 value_counts() 函数的各个参数,并通过示例代码展示其不同的应用场景。3.1 参数 normalize参数normalize 是一个布尔值,默认为 False。当该参数被设置为 True 时, value_counts() 函数将返回每个唯一值的百分比。counts_normalized = df['科目'].value_counts(normalize=True) print(counts_...
python value_counts value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 作用:用来统计dataframe中某列有多少个不同的取值,并且每个取值出现的次数,类似SQL中的select score,count(*) as num from table group by score,返回的是series。 参数: normalize为False时表示按照绝对值进行统...
df['Embarked'].value_counts(dropna=False) S644 C168 Q77 NaN2 Name:Embarked,dtype:int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 5、以百分比计数显示结果 在进行探索性数据分析时,有时查看唯一值的百分比计数会更有用。这可以通过将参数 normalize 设置为 True 来完成,例如: ...
value counts 这是一个检查值分布的命令。例如,如果你想检查“c”列中每个值的可能值和频率,可以执行以下操作 df[‘c'].value_counts() 它有一些有用的技巧/参数: A. normalize = True:如果你要检查频率而不是计数。 B. dropna = False:如果你要统计数据中包含的缺失值。
pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计,查阅value_counts的官方文档可以发现,这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数,normalize参数设置为True则将计数变成频率,例如df的a列中共有6行,而C出现了3次,于是C对应的值就是0.5;bin参数可以设置分箱;dropna可以设置是否考虑缺失值,默认是不...
data[u'状态'].value_counts() # normalize = True 获得标准化计数结果 data[u'状态'].value_counts(normalize = True) # 展示出员工总体流失率 rate = data[u'状态'].value_counts(normalize = True)[u'离职'] rate 3.员工平均薪资是多少?
在pandas中,我们可以使用value_counts()函数来计算每个项目的数量,并通过normalize=True参数来计算百分比。下面是一个简单的示例,演示如何通过pandas计算列百分比: importpandasaspd data={'category':['A','B','A','C','B','A','C','A','B','B'],'value':[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]...
1.Series.value_counts(normalize=False,ascending=False,bins=None, dropna=True),该函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数。 2.常用参数解析: 2.1.normalize :默认false,如为true,则以百分比的形式显示。 2.2.ascending :默认降序排序,当ascending=True时,为升序排序。