@文心快码pandas value_counts 排序 文心快码 在pandas中,value_counts()函数用于统计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,可以使用sort_index()方法或在value_counts()中直接指定sort和ascending参数。以下是详细的步骤和代码示例...
value_count().sort_index() 数据集: train=pd.read_csv('./1.csv')//读取内容 print(train['q'].value_counts(dropna=False))//dropna参数代表是否要舍弃Nan,False表示不舍弃 输出值: 输出时将该列相同值出现的次数进行统计,按出现的次数由高到低进行排列。 这样做的缺点是不太美观 print(train['q']...
这可以通过在 value_counts() 之后调用 sort_index(ascending=True) 来完成,例如 >>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情...
value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。有一个参数 dropna 来配置它。我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
value_count().sort_index() 数据集: train=pd.read_csv('./1.csv')//读取内容 print(train['q'].value_counts(dropna=False))//dropna参数代表是否要舍弃Nan,False表示不舍弃 输出值: 输出时将该列相同值出现的次数进行统计,按出现的次数由高到低进行排列。
这可以通过在 value_counts() 之后调用 sort_index(ascending=True) 来完成,例如 >>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。 有一个参数 dropna 来...
例如，通过sort_index(ascending=True)获取按值计数的升序结果。 有时，按字母顺序查看结果更清晰，这可以通过先调用value_counts()，然后sort_index()实现。 默认情况下，value_counts()会忽略含有NA的行，但可以设置dropna=False来包含这些值。 对于百分比计数，将normalize参数设为True，有助于...
(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 1 Name: PattLen, dtype: int64 mt = mobile.PattLen.value_counts().sort_index() print (mt) 1 2 2 1 6 2 7 4 8 1 Name: PattLen, dtype: ...
我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。 在某些情况下,最好按字母顺序显示我们的结果。 这可以通过在 value_counts() 之后调用 sort_index(ascending=True) 来完成,例如 AI检测代码解析 >>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) ...
>>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 4、包括结果中的 NA 默认情况下,结果中会忽略包含任何 NA 值的行。有一个参数 dropna 来配置它。我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。