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...
2、count( )在列表里的使用 创建一个实验列表: a=[1,2,3,4,5,4,4,4,2,'a','b','a','子','子'] 1. 大家注意看下面6种情况下,不同的输出结果: 也就是说在使用的时候,要根据数值类型的不同,正确区别字符。 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...
pandas 中 value_count() 是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值在该列中有多少重复值。 注意:value_counts() 是 Series 类型的数据拥有的方法,DataFrame 类型的数据不可以直接用,需要指定对哪一行或哪一列使用(DataFrame 取某列、行之后,就是 Series 类型了)。 (参考:pandas中.val...
复用之前df_value_sum(df)的思路和代码,可以这么实现去重的计数需求: defdf_value_countdistinct(df,by='a',s='c'):keys=set(df[by])ss={}forkinkeys:d=df.loc[df[by]==k]wss[k]=len(set(d[s]))returnss 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...
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到...
【Python数据分析】数值计算和统计基础 目录 1.axis与skipna参数的使用 2.常用统计方法 3.求累计值:cumsum(累计和),累计积 4.唯一值:unique 5.值计数:value_counts() 6.成员资格:isin() 1.axis与skipna参数的使用 注意:np.nan表示空值 # 建立数据集importnumpyasnpimportpandasaspd...
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...
Groupby 和value_counts 是完全不同的功能。您不能对数据框执行 value_counts。 Value Counts 仅限于单个列或系列,其唯一目的是返回值的频率系列 Groupby 返回一个对象,以便可以对其执行统计计算。因此,当您执行 df.groupby(col).count() 时,它将返回与 groupby 中的 specific columns 的列中存在的真实值的数量...
frequency=data['月薪(元)'].value_counts()#value_counts()函数用来计算数据的频数 percentage=frequency/len(data['月薪(元)'])# len()函数用来计算所选数据列的长度 print(frequency.head()) print(percentage.head()) 接下来,使用Matplotlib模块中的hist()函数绘制频数分布直方图,演示代码如下: ...
在Python中,可以使用pandas库来处理和分析数据,其中的DataFrame是一个二维的表格型数据结构。要获取DataFrame中不同值的计数,可以使用value_counts()方法。 下面是获取DataFrame中不同计数的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd 创建DataFrame: 假设有一个名为df的DataFrame,包含一个名为column_name的列,可以...