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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas计数 value_counts()的使用由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率.
1. Series 情况下:
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序.
|
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|
import
pandas as pd
df
=
pd.DataFrame({
'区域'
: [
'西安'
,
'太原'
,
'西安'
,
'太原'
,
'郑州'
,
'太原'
],
'10月份销售'
: [
'0.477468'
,
'0.195046'
,
'0.015964'
,
'0.259654'
,
'0.856412'
,
'0.259644'
],
'9月份销售'
: [
'0.347705'
,
'0.151220'
,
'0.895599'
,
'0236547'
,
'0.569841'
,
'0.254784'
]})
print
(df)
|
统计每个区域出现多少次:
|
1
|
print
(df[
'区域'
].value_counts())
|
每个区域都被计数，并且默认从高到低排序.
如果想升序排列，设置参数 ascending = True:
|
1
|
print
(df[
'区域'
].value_counts(ascending
=
True
))
|
如果想得出计数占比，可以加参数 normalize=True 。
|
1
|
print
(df[
'区域'
].value_counts(normalize
=
True
))
|
注：空值默认剔除掉的。value_counts()返回的结果是一个Series数组，可以跟别的数组进行计算.
2. DataFrame 情况下:
|
1
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3
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|
import
pandas as pd
df
=
pd.DataFrame({
'区域1'
: [
'西安'
,
'太原'
,
'西安'
,
'太原'
,
'郑州'
,
'太原'
],
'区域2'
: [
'太原'
,
'太原'
,
'西安'
,
'西安'
,
'西安'
,
'太原'
]})
print
(df.
apply
(pd.value_counts))
|
区域2中没有郑州，所以是NaN.
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/keye/p/9664414.html 。
最后此篇关于pandas计数 value_counts()的使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas计数 value_counts()的使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！