python - 使用 pandas 中的 chunksize 参数提取每个值的基本计数

Question

我有一个包含以下类别的 CSV 文件:item1、item2、item3、item4 其中值恰好是以下之一:0,1,2,3,4。我想为每个项目计算每个值有多少。我的代码如下，df是对应的DataFrame:

outputDf = pandas.DataFrame()
cat_list = list(df.columns.values)
for col in cat_list:
        s = df.groupby(col).size()
        outputDf[col] = s

当我使用 read_csv 读取我的 CSV 时，我想使用 chunksize 参数做完全相同的事情，因为我的 CSV 非常大。我的问题是:我找不到找到 cat_list 的方法，也找不到构建 outputDf 的方法。

有人可以给我提示吗？

Answer 1

我会按列应用 value_counts 而不是 groupby:

>>> df = pd.read_csv("basic.csv", usecols=["item1", "item2", "item3", "item4"])
>>> df.apply(pd.value_counts)
   item1  item2  item3  item4
0     17     26     17     20
1     21     21     22     19
2     17     18     22     23
3     24     14     20     24
4     21     21     19     14

对于分块版本，我们只需要组装零件(确保 fillna(0) 这样如果零件没有 3，例如，我们得到 0 和不是 nan。)

>>> df_iter = pd.read_csv("basic.csv", usecols=["item1", "item2", "item3", "item4"], chunksize=10)
>>> sum(c.apply(pd.value_counts).fillna(0) for c in df_iter)
   item1  item2  item3  item4
0     17     26     17     20
1     21     21     22     19
2     17     18     22     23
3     24     14     20     24
4     21     21     19     14

(当然，在实践中您可能希望使用尽可能大的 chunksize。)