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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> 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
1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。寄语：...
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...
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...
>>> 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 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...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}) value_counts = df['a'].value_counts(dropna=True, sort=True) print(value_counts) print(type(value_counts)) 输出是: 2 3 1 2 Name: a, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> 我需要的是这样的数据框...
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 ...
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...
利用groupby功能，可以对DataFrame按列分组，再对其他列的值进行value_counts，以便进行更深入的数据分析。转换为DataFrame：Series调用value_counts后，结果可能是带有MultiIndex的Series。此时，可以通过to_frame方法将其转换为DataFrame，以便更方便地查看和分析。在DataFrame中使用：在DataFrame中，value_counts...
如何从 Python Pandas 中的 value_counts() 中提取值名称和计数? 为了提取值名称和计数,让我们首先创建一个具有 4 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame({ '汽车': ['宝马', '野马', '特斯拉', '野马', '梅赛德斯', '特斯拉', '奥迪'], '立方容量': [2000, 1800,