图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-way...
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 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先...
也就是说,对于数据框中的任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。 语法 Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察 valu...
Rather than count values, group them into half-open bins, convenienceforpd.cut, only works with numeric data dropna :bool,defaultTrue Don't include counts of NaNReturns---Series"""frompandas.core.series import Series name= getattr(values,"name", None)ifbinsisnot None:frompandas.core.reshape....
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()。 代码语言:javascript 复制 >>>df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() ...
假设你的数据集是一个CSV文件,你可以使用pandas库来读取它。 python import pandas as pd df = pd.read_csv('your_dataset.csv') 确定要对哪一列数据使用value_counts函数: 假设你要对名为category的列使用value_counts函数。 使用value_counts函数统计该列中各个唯一值的出现次数: 使用value_counts函数统计...
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()。 >>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于DataFrame ...
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()。 >>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 9、应用于DataFrame ...
value_count()跟透视表里(pandas或者excel)的计数很相似,都是返回一组唯一值,并进行计数,这样能快速找出重复出现的值。 还有value_counts()函数是针对Series的,不是针对DataFrame的,所以只能是单列。 二、describe函数(统计计数函数) describe函数总结数据集分布的中心趋势,分散和形状,不包括NaN值。
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个数,类似Excel里面的count函数 其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下 pd.value_counts(values,sort=True,#是否排序,默认是要排序ascending=False,#默认降序排列normalize=False,#标准化、转化成百分比形式...