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...
二、value_counts( )函数 在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序,它可以用来查看数据表中,指定列里有多少个不同的数据值,并计算每个不同值有在该列中的个数,同时还能根据需要进行排序。 函数体及主要参数: value_counts(values,sort=True, ascending=False, normalize=False,bins=None,dropna=True) 1...
Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。与 Pandas cut() 函数类似,我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。 当整数传递给 bin 时,该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin,例如: >>> df['Fare'].value_counts(bins=3) (-0.513, 170.776] 871 (170.776, 341.553] 17 (341.55...
size()是numpy模块中才有的函数,也可以作为数组的属性 value_counts()函数是属于pandas模块的,返回的结果是一个Series数组 count()计算list中某元素的次数或字符串中某字符的次数 发布于 2019-04-02 12:05 Python 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
要在数据帧上使用Count_values功能,首先需要导入pandas库,并将数据加载到一个数据帧中。可以使用pandas的read_csv函数从CSV文件中读取数据,或者使用其他适合的函数加载数据。 接下来,可以使用数据帧的value_counts方法来计算每个唯一值的出现次数。value_counts方法会返回一个包含唯一值和对应计数的Series对象。
与其他函数结合使用:values() 可以与其他 Python 函数结合使用,以实现更复杂的功能。from collections import Counter data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} value_counts = Counter(data.values()) print(value_counts) # 输出:Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1}) 复制代码总之,values() 在实际项目中...
Python输入若干个0-9之间的数字,并统计输出0-9出现的次数,打印在一行...可以使用collections模块中的Counter类来统计输入的数字中0-9出现的次数。示例代码：在这段代码中，输入的数字字符串会被传入Counter类的构造函数中，然后通过counts[str(i)]来获取i出现的次数。最后通过循环打印出来。break代码解释...
上述代码中,我们首先创建了一个包含多行数据的DataFrame对象。然后,使用apply()函数将DataFrame按行转换为Series对象,并通过lambda函数调用value_counts()方法进行统计。最后,打印出按行汇总的结果。 pandas的count_values()函数可以广泛应用于数据分析和数据处理的场景中,例如统计某一列中各个元素的出现次数、查找出现次数...
print(df.数学.value_counts()) #统计每个分数的人数 print(df['数学']) print(df.数学) # 只想获取数学成绩 print(df[['数学','语文']].head()) #想获取多列,此时是个表格,可以用head函数 new = df[['数学','语文']].head() print(new*2) #可以进行乘法操作 ...
一般分类数据用value_counts(后续会讲),数值数据用describe,这是最常用的两个统计函数。 选择数据的行、列索引和数值: 选择行、列索引和数值 行列转换: 转置函数T 还有一个转置函数unstack,用法有些许的区别。 unstack转置 对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序,ascending是设置升...