现在就让我们来看一下 value_counts() 是如何对这个数据集进行进一步探索的,那 5 个高效方法又是什么呢? 默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts (),这样会对该列中出现的每个值进行计数。 train['Embarked'].value_counts()---S 644C 168Q 77 这个函数会对给定...
print(counts[1]) # 输出: 2 print(counts.get(3)) # 输出: 2 也可以使用条件筛选来获取满足特定条件的计数,但这在value_counts的结果中通常不常见,因为结果已经是按值统计好的。 综上所述,读取value_counts返回值的关键在于理解其返回的Series对象的结构,并通过索引、数据列属性或转换为DataFrame等方式进行...
df['A'].value_counts(sort=False, ascending=True, normalize=True, bins=2, range=[0, 5]) 三、应用实例下面是一个更复杂的应用实例,演示了如何在实际数据分析中使用value_counts()函数:假设我们有一个包含用户购买记录的DataFrame,其中包含用户ID、购买商品和购买时间等列。我们想要了解每种商品的销售情况,...
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:...
在pandas中,value_counts()和counts()是用于计数的两个常用函数。它们都可以对DataFrame或Series中的元素进行计数,但使用方法和应用场景有所不同。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.Seri...
>>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 2、按升序对结果进行排序 value_count() 返回的系列默认按降序排列。 对于升序结果,我们可以将参数升序设置为 True。 >>> df['Embarked'].value_counts(ascending=True) ...
pandas中的value_counts和counts函数的使用如下：value_counts函数： 功能：用于统计数据表中每个不同值的数量，并可以进行排序。 应用场景：主要用于pandas的Series对象，是数据分析中常用的计数工具。 排序：默认情况下，value_counts会按照数量进行降序排列。可以通过设置参数ascending=False来改变排序方向。
pandas | value_counts()的用法 value_counts()方法返回一个序列Series,该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时,它可以将数据分成指定的区间,然后统计每个区间内值的出现次数。 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。value_counts()只能...
print(s.value_counts(normalize=True)) ``` 输出结果为: ``` a 0.4 b 0.4 c 0.2 dtype: float64 ``` 四、 value_counts()的应用场景 value_counts()函数可以用于统计数据中不同值出现的频率,常用于数据清洗、数据可视化、数据分析等领域。在数据清洗过程中,可以使用value_counts()函数查看数据中的异常值...
value_counts() value_counts() 方法返回一个序列 Series,该序列包含每个值的数量。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/ref...