value_counts() 函数得作用 用来统计数据表中,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,同时还能根据指定得参数返回排序后结果。 返回得是Series对象 value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) 1. sort=True: 是否要进行排序;默认进行排...
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...
# 使用value_counts()进行统计,然后按索引排序 counts_sorted_by_index = df['科目'].value_counts(sort=False).sort_index() print(counts_sorted_by_index) 输出结果将会是: text 英语3 数学 4 Name: 科目, dtype: int64 注意,在调用sort_index()之前,需要将value_counts()的sort参数设置为False,以...
完整的命令是 mt = mobile.PattLen.value_counts().sort_index() 。例如: mobile = pd.DataFrame({'PattLen':[1,1,2,6,6,7,7,7,7,8]}) print (mobile) PattLen 0 1 1 1 2 2 3 6 4 6 5 7 6 7 7 7 8 7 9 8 print (mobile.PattLen.value_counts()) 7 4 6 2 1 2 8 1 2 ...
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。
value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) 1. sort=True: 是否要进行排序;默认进行排序ascending=False:默认降序排列;normalize=False: 是否要对计算结果进行标准化并显示标准化后的结果,默认是False。bins=None:可以自定义分组区间,默认是否;dropna=True:是否删除缺失...
df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序。 df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序,若“总分”相同,再按照“语文”成绩从高到低排序。 21.3 字段截取
C. df['c'].value_counts().reset_index(): 如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。 D. df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index') : 显示按值而不是按计数排序的统计数据。 以上是“python中value counts命令有什么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的...
value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True)\ sort=True: 是否要进行排序;默认进行排序 ascending=False: 默认降序排列; normalize=False: 是否要对计算结果进行标准化并显示标准化后的结果,默认是False。
1. value_counts() value_counts()是Series的方法,用于计算非重复值出现的次数并默认从高到低排序,在DataFrame中通常指定某列。 也经常使用Data.'colunm'.value_counts().count() 计算非重复值个数。 2. groupby() Pandas中分组方法,指定按照某维度分组,并返回groupby对象(可用for循坏迭代)。