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,
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...
先取出列(Series对象),然后调用函数这时候相当于 train_df['label'].value_counts() 1. DataFrame 对每一列都进行统计 train_df.apply(pd.value_counts) 1. 直接使用Pandas调用 pd.value_counts(train_df['label'],ascending=True) 1. 同样的统计还可以使用groupby,这个的过程是先按‘label’分组然后再统计...
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...
python中数据含量统计: 对于:pandas表格数据numpy的数组型数据均可以通过value_counts()函数来进行输出 pandas表格:print(data["size"].value_counts()) numpy的数组型:print(n[0].value_counts()) 结果输出如下: Name: salary, Length: 79, dtype: int64 ...
[Python] 函数一箩筐 1.统计计数value_counts( ) value_counts()方法返回一个序列Series,该序列包含每个值的数量(对于数据框中的任何列,value_counts()方法会返回该列每个项的计数) value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列进行使用...
在Python pandas中,可以使用reset_index()方法来存储value_counts()的列名。value_counts()函数用于计算一个Series中各个值的出现次数,并返回一个新的Series,其中索引为原Series中的唯一值,值为对应唯一值的出现次数。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例Series da...
初学时最好习惯于写参数名称;根据函数的作用去理解它可以作用于哪种对象,又会返回何种对象;函数(也就是对象的方法)需要有括号,查看对象属性没有括号。axis=i,表示i维进行变化,而其他维度不变。例如,当i=0时,就是说行维度值进行变化,其它维度不变,这就表明是按列进行处理。
value_counts()函数的参数还有 : ascending,当ascending=True时升序排列,当ascending=False时升序排列(此时该参数可省缺); normalize,当normalize=True时,显示的不再是各值出现的次数,而是占比。 将上例中的语句print(df['语文'].value_counts())改为: ...
pandas的value_counts函数用于统计Series中每个值的数量。以下是关于value_counts函数的详细解答：基本功能：统计数量：value_counts函数会统计Series中每个唯一值出现的次数。默认排序：降序排序：默认情况下，value_counts的结果会按计数值降序排序。排序参数：升序排序：通过添加参数ascending=True，可以将结果按...