pandas计数 value_counts()的使用
更新时间：2019年06月24日 14:24:42 作者：做梦当财神
这篇文章主要介绍了pandas计数 value_counts()的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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。
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：
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：
print(df['区域'].value_counts(ascending=True))
如果想得出计数占比，可以加参数 normalize=True
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：
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脚本之家。
您可能感兴趣的文章:
相关文章
本文给大家分享的是由于工作需求，要求PC中安装python2和python3的开发环境。那么我们应该如何操作呢，下面我们就来探讨下。2017-05-05
这篇文章主要为大家详细介绍了python识别图片指定区域文字内容，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-04-04
这篇文章主要介绍了pycharm实现在子类中添加一个父类没有的属性，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-03-03
这篇文章主要介绍了python 三边测量定位的实现代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2021-04-04
今天小编就为大家分享一篇Python运维之获取系统CPU信息的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-06-06
今天小编就为大家分享一篇对python实现二维函数高次拟合的示例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-12-12
这篇文章主要介绍了python代码实现逻辑回归logistic原理，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-08-08
这篇文章主要介绍了Python中的面向对象编程详解(上),本文讲解了创建类、实例化类、类属性、特殊方法内建属性、静态变量属性、实例变量属性、方法属性、静态方法、类方法等内容,需要的朋友可以参考下2015-04-04
这篇文章主要介绍了用pywin32实现windows模拟鼠标及键盘动作的示例,需要的朋友可以参考下2014-04-04
这篇文章主要介绍了Python 使用Opencv实现目标检测与识别的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-09-09
最新评论