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_val
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...
示例:绘制饼状图 下面我们将展示如何使用DataFrame绘制饼状图。假设我们有一个DataFrame包含了一些数据,我们可以通过以下代码绘制饼状图: importmatplotlib.pyplotasplt# 统计数据data=df['column'].value_counts()# 绘制饼状图plt.pie(data,labels=data.index,autopct='%1.1f%%')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5...
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...
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':[...
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 = ...
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。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。下图大致说明了一个简单的分组聚合过程。
切片行索引:dataframe.loc['2017-07-03':'2017-07-06'],只输出从3号到6号的值。 dataframe.iloc[2:6] 进行列索引:dataframe.loc['2017-07-03':'2017-07-06',['value','code']] dataframe.iloc[2:6,[0,1]] 查看dataframe的单个值:dataframe.at[行标签,列标签] ...
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。