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,
现在是关键步骤,我们将使用value_counts来计算特定变量的出现总数。以“姓名”列为例。 # 统计“姓名”列中每个姓名的出现次数姓名_counts=df['姓名'].value_counts()# 计算'姓名'列的每个值出现次数print(姓名_counts)# 打印结果 1. 2. 3. 在这里,df['姓名'].value_counts()将返回一个包含每个姓名及其出...
我们现在可以使用value_counts函数来统计每个人出现的次数。 # 统计每个名字的出现次数统计结果=df['名字'].value_counts()# 输出统计结果print(统计结果) 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码中,我们通过df['名字'].value_counts()来统计每个名字的个数,并将结果存储在变数统计结果中,最后通过print输出统计结果。 步...
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'orange', 'pear', 'apple', 'banana', 'orange', 'apple']}) 使用value_counts()方法统计频率 print(df['fruit'].value_counts()) 这段代码展示了如何创建DataFrame以及如何用value_counts()方法进行快速的频率统计。value_counts()是pandas中专门用于频率统计的...
s.value_counts(ascending=True)''' 4.0 1 1.0 1 3.0 2 2.0 2 dtype: int64 ''' 三、counts函数 1.使用语法 count(str, start=0, end=len(string)) 2.具体案例 df_str ='asdfaflzfasdfnasdf我是你的你是我的'df_str.count('a')# 4df_str.count('3')# 0df_str.count('你')# 2df_list...
value_counts()返回的结果是一个Series数组,可以跟别的数组进行运算。 value_count()跟透视表里(pandas或者excel)的计数很相似,都是返回一组唯一值,并进行计数。这样能快速找出重复出现的值。 发布于 2017-10-10 14:43 Python 入门 Python教程 赞同282 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
调用这个函数df_value_countdistinct(df,by='a',s='c')得到的结果就是A对应1,B对于1,C对应2,通过set对c列去重后再计数。查资料的过程中发现StackOverflow网站提供的一种解法很优雅,思路就是把根据a列分表的过程直接用df.groupby('a')实现,于是直接写df.groupby('a').c.nunique()或df.groupby('a')....
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。
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个数，类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下 常规用法：pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序 可以看出，既可以...
sequence.count(value)其中，sequence表示要进行计数的序列，可以是字符串、列表、元组或字典；value表示要计数的元素。例如：my_list = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]print(my_list.count(2)) # 输出：3，因为2在列表中出现了3次 参数解释 count()函数没有其他参数，但需要注意的是，它返回的是元素在序列...