在Pandas库中,value_counts是一个非常有用的函数,它用于计算Series中每个唯一值出现的次数,并返回一个Series对象,其中索引是唯一值,值是对应的计数。为了对value_counts的结果进行排序,你可以使用sort_index方法或直接在value_counts中指定sort参数。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 确定使用value_counts函数的对象 首...
df['Embarked'].value_counts(normalize=True)S0.724409C0.188976Q0.086614Name:Embarked,dtype:float64 如果我们更喜欢用百分号 (%) 格式化结果,我们可以设置 Pandas 显示选项如下: 代码语言:javascript 复制 >>>pd.set_option('display.float_format','{:.2f}%'.format)>>>df['Embarked'].value_counts(normaliz...
value_counts = df['course_difficulty'].value_counts()# converting to df and assigning new names to the columnsdf_value_counts = pd.DataFrame(value_counts) df_value_counts = df_value_counts.reset_index() df_value_counts.columns = ['unique_values','counts for course_difficulty']# change ...
一、value_counts()函数value_counts()函数用于计算DataFrame或Series中各个唯一元素的数量。它会按照元素出现次数降序排列,并返回一个Series对象。基本语法如下: pandas.Series.value_counts(sort=False, ascending=False, normalize=False, bins=None, dropna=True) 参数说明: sort: 是否排序,默认为False,即按照出现次...
一、value_counts pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。 value_counts是计数,统计所有非零元素的个数,默认以降序的方式输出Series。 按区域进行分类统计(默认降序排列,如果要升序排列可以添加参数ascending = True): 统计每个区域的占比(指定normalize参数为True,也可以用sum函数进行计...
在pandas中,value_counts()函数的基本语法如下: ```python Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) ``` 参数说明: - normalize:是否返回相对频率而不是绝对频率,默认为False。 - sort:是否按照出现次数排序,默认为True。 - ascending:如果sort为True时,此参...
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...
>>> df.a.value_counts()[['hourly','daily','weekly','monthly']].plot(type="bar") 有趣的是,它可用于删除某些条目或使其他条目出现多次:>>> df.a.value_counts()[[1,1,1,8]] 1 2 1 2 1 2 8 1 Name: a, dtype: int64 原文由 Skippy le Grand Gourou 发布,翻译遵循 CC BY-SA ...
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。 bins=None: 可以自定义分组区间,默认是否 ...