这可以通过在value_counts()之后调用sort_index()方法来实现。 python # 使用value_counts()进行统计,然后按索引排序 counts_sorted_by_index = df['科目'].value_counts(sort=False).sort_index() print(counts_sorted_by_index) 输出结果将会是: text 英语3 数学 4 Name: 科目, dtype: int64 注意,在...
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...
完整的命令是 mt = mobile.PattLen.value_counts().sort_index() 。例如: mobile = pd.DataFrame({'PattLen':[1,1,2,6,6,7,7,7,7,8]}) print (mobile) PattLen 0 1 1 1 2 2 3 6 4 6 5 7 6 7 7 7 8 7 9 8 print (mobile.PattLen.value_counts()) 7 4 6 2 1 2 8 1 2 ...
value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) 1. sort=True: 是否要进行排序;默认进行排序ascending=False:默认降序排列;normalize=False: 是否要对计算结果进行标准化并显示标准化后的结果,默认是False。bins=None:可以自定义分组区间,默认是否;dropna=True:是否删除缺失...
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)\ ...
C. df['c'].value_counts().reset_index(): 如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。 D. df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index') : 显示按值而不是按计数排序的统计数据。 以上是“python中value counts命令有什么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的...
利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值的出现频率。 比如df.value_counts().plot(kind='bar') Python可视化的基础语法就到这里,其他图形的绘制方法大同小异。 重点是遵循三个步骤的思路来进行思考、选择、应用。多多练习可以更加熟练 本文来源:。仅用于传递和分享...
value_counts函数是默认降序排列,可以使用sort_values函数升序排列后,使用plot.barh函数做一个条形图,由图可以看出订单数排前十的产品,且贴膜和数据线这两款产品之间订单数出现显著差异。 count_ten=count_ten.sort_values() count_ten.plot.barh() 销售量前十的产品 查看销售量前十的产品,按照产品名称分组求和...
value_counts().sort_index()( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px')) .add_xaxis(xaxis_data=list(sorted_user_active_days_df.index)) .add_yaxis("用户活跃天数", y_axis=sorted_user_active_days_df.to_list()) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=...
value_counts().unstack() data1['拒货率'] = data1['拒货'] /data1.sum(axis=1) #按行进行求和汇总 data1['返修率'] = data1['返修'] /data1.sum(axis=1) data1['合格率'] = data1['质量合格'] /data1.sum(axis=1) data1.sort_values(['合格率','返修率','拒货率'],ascending=...