size()是numpy模块中才有的函数,也可以作为数组的属性 value_counts()函数是属于pandas模块的,返回的结果是一个Series数组 count()计算list中某元素的次数或字符串中某字符的次数 发布于 2019-04-02 12:05 Python 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
这个图实在太丑了,所以参考pandas开发者的做法,咱用 seaborn 包来画: importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 sea...
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 ...
同样的统计还可以使用groupby,这个的过程是先按‘label’分组然后再统计每组的值,这样的效率较低,不建议使用 train_df.groupby('label').count() 1.
1、count()在字符串里的使用 函数体及主要参数: count(str,start=0 ,end=len(string) 1. str:要搜索的子字符串 start:开始搜索的位置,默认是0,也就是从第一个字符开始搜索。 end:结束搜索的位置,默认在最后一个字符停止搜索。 实验一下~ 首先我们还是先构建一个字符串: ...
问Python :将".value_counts“输出转换为数据EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表...
Series.count() 返回系列中非空单元格的个数。 value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用 df['收货人'].value_counts() # Series.value_counts()也可以 ...
count() #1 计算总样本数 bad = y.sum() #2 计算坏样本数 good = total-bad #3 计算好样本数 if x.value_counts().shape[0]==2: #4 如果该变量值是0和1则只分两组 d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.cut(x,2)}) else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket...
frame.sort_values(by=['a', 'b']) #rank() #为各组分配一个平均排名 #根据值在原数据中出现的顺序给出排名 #设置排序方向与sert_index相同 #具有axis关键字 frame.rank(method='first') 带有重复标签的轴索引 #对于带有重复值的索引,数据选取的行为将会有些不同。如果某个索引对应多个值,则返回一个Seri...
print(f"\n总单词数: {sum(word_counts.values())}") print(f"不同单词数: {len(word_counts)}") print(f"\n最常用的{top_n}个单词:") for word, count in sorted_words[:top_n]: print(f"{word}: {count}次") 这个函数首先对单词按出现频率降序排序,然后输出总单词数、不同单词数以及最常...