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...
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...
'Orange','Banana','Banana'],'Category_B':['Cat','Dog','Cat','Dog','Dog','Cat']}df=pd.DataFrame(data)# 计算各类别的计数count_A=df['Category_A'].value_counts()count_B=df['Category_B'].value_counts()# 显示计数结果print("Category A Count:\n",count_A)print("Category B Count...
二、value_counts( )函数 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) 1...
1. head和tail方法：可以使用head(n)和tail(n)方法分别获取Series对象的前n个和后n个元素。2. describe方法：使用describe方法可以获取Series对象的统计摘要信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。3. unique和value_counts方法：使用unique方法可以获取Series对象中唯一值的列表，使用value_counts方法可以...
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，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计 如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变 如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是...
这个数据表中的Period列已经不包含Level Season的数据,但是使用.value_counts()方法统计的时候还是会对其进行统计。 如果这个时候进行绘图,会出现一个问题: 中间数据明明是空的,但是还是会占位。 解决这个问题的方法是使用: 代码语言:javascript
df['Date'].value_counts() row_with_cs = df['Date'].str.contains('c').fillna(False) fori,rowindf[row_with_cs].iterrows(): df.at[i,'Date'] = row['Date'][-4:] df['Date'].value_counts() df['Date'] = df['Date'].replace('Unknown','0',regex=True) ...
首先我们来看一下常规的用法,代码如下 df['Embarked'].value_counts() 1. output S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 下面我们简单来介绍一下value_counts()方法当中的参数, DataFrame.value_counts(subset=None,