df_value_counts = df_value_counts.reset_index() df_value_counts.columns = ['unique_values', 'counts'] 然后,你得到了你需要的 Output: unique_values counts 0 2 3 1 1 2 完整答案在这里 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}) value_counts = df['a'...
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 y('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 ...
df =df.value_counts().rename_axis('unique_values').reset_index(name='counts') 详见:https://stackoverflow.com/questions/47136436/python-pandas-convert-value-counts-output-to-dataframe
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...
我们可以将这两个series型数据使用to_frame方法转化为Dataframe型数据,并使用merge将两dataframe连接,做一个对比。 a = df.loc[df['Film'].isnull()]['Award'].value_counts().to_frame() b = df.loc[df['Award'].isin(PossibleNaNlist)]['Award'].value_counts().to_frame() ...
convert value_counts() to dataframe | pandas | pythonthumb_up star_borderSTAR photo_camera PHOTO replyEMBED Mar 13 2022Saved by @somuSan #html #pandas #python audio_meta["duration"].astype(np.int8).value_counts().rename_axis('duration').reset_index(name='counts')...
如果你用的是 PyCharm IDE 的话,看看 Console 中的变量部分,变量 “df” 的右边会有一个 “view as DataFrame” 的按钮。点击它,你可以看到这样的视图: 这个视图在数据量很大的时候很有用,能帮你粗略地检视数据。 除了pd.read_csv() 外,pandas 还提供了读取其他形式数据的方法,如 pd.read_table(), 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','C','B','B']})>>>data...
value_counts()) >>> Gender M 1303 F 499 Name: count, dtype: int64 作用 value_counts()是一种查看DataFrame中某列有多少个不同类别(不限于两个类别)的快捷方法,并可计算出每个不同类别在该列中有多少次重复出现,实际上就是分类计数。 value_counts()还支持计数大小的排序,这时需要启用该方法中的参数...
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 ...