接下来,我们来逐个介绍value_counts()函数的各个参数,并通过示例代码展示其不同的应用场景。 3.1 参数 normalize 参数normalize是一个布尔值,默认为False。当该参数被设置为True时,value_counts()函数将返回每个唯一值的百分比。 counts_normalized=df['科目'].value_counts(normalize=True)print(counts_normalized) P...
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...
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...
常规用法: import pandas as pd pd.value_counts()df.value_counts()df['字段'].value_counts() 创建模拟数据 >>>import pandas as pd>>>data=pd.DataFrame({'字段1':[1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,5,4,4,4,6],'字段2':['A','B','B','A','A','A','B','B','B','C','C','C...
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: ...
用法如下: ```python import pandas as pd #创建一个示例DataFrame data = {'Column1': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data) #计算每个值的出现次数 value_counts = df['Column1'].value_counts() #输出结果 print(value_counts) ``` 在这个例子中,`value_counts`将输...
data1.order.value_counts(sort=False) 1 1 3 2 4 2 5 1 6 1 Name: order, dtype: int64 data1.iloc[:,[0,1]].quantile() order 4.0 time 25.0 Name: 0.5, dtype: float64 data1.iloc[:,0].quantile() 4.0 data1.dtypes order int64 ...
s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。 df[col] # 返回带有标签col的列 df[[col1, col2]] # 返回列作为新的DataFrame s.iloc[0] # 按位置选择 ...
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) ...