df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').reset_index(name='counts') print (df) unique_values counts 0 2 3 1 1 2 或者如果需要一列 DataFrame 使用 Series.to_frame: df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').to_frame('counts') print (df) counts unique_values ...
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...
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 ...
原文地址:Python pandas.DataFrame.value_counts函数方法的使用
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.value_counts方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.value_counts函数方法的使用...
) aa.get('aa') 如果想改成对象获取方式，可以用下列代码： # 定义一个类 class DictToObject(...
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...
为了完成这一过程,我们首先用value_counts方法取出所有Award的唯一值,使用to_frame将其转化为DataFrame形式的数据保存。 TypeTable = df['Award'].value_counts().to_frame() 我们为其更换索引,添加列名,并手动为其添加获奖对象的标记。 TypeTable = TypeTable.reset_index(drop=False) TypeTable.columns = ...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。print #df.head()的作用是仅显示5行记录。既可以将对满足条件的行和列的数据替换,也可以对整个集合的数据按照条件
#数据框中数据是否存在于values中,返回的是DataFrame类型 (4)数据清洗 数据清洗主要是一些重复值、缺失值和索引名称等问题的处理。 df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。