sort_values(ascending=True) 最后,将结果赋值给新的DataFrame变量: result = column_counts 现在,可以通过打印result来查看每列元素出现的次数: print(result) 请注意,value_counts方法只能用于数值型和分类型数据列。对于包含字符串的文本列,可以使用get_dummies方法进行独热编码,然后再使用value_counts方法进行统计。...
value_counts().to_frame() 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。 让我们看一个例子来更好地理解它: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析...
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...
应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 >>> df['Embarked'].value_counts() S 644...
就像之前提到的@jezrael, Pandas 提供API pd.Series.to_frame。 步骤1 您也可以将 pd.Series 包装到 pd.DataFrame 只需做 df_val_counts = pd.DataFrame(value_counts) # wrap pd.Series to pd.DataFrame 然后,你有一个 pd.DataFrame 列名'a' ,你的第一列成为索引 Input: print(df_value_counts.index...
9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 >>>df['Embarked'].value_counts() S644
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 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas...
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() 9、应用于DataFrame 到目前为止,我们一直将 value_counts() 应用于 Pandas Series,在 Pandas...
df=pd.DataFrame(data)#使用 value_counts() 方法对 'Category' 列进行计数,并得到计数结果的 Seriescategory_counts = df['Category'].value_counts()#使用 reset_index() 方法将计数结果的 Series 转换为 DataFramedf_counts =category_counts.reset_index()#重命名 DataFrame 的列名df_counts.columns = ['Ca...