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  • 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 pddf = pd.DataFrame({'区域' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'],'10月份销售' : ...

    3a2c5c47719654b2eb3ed26ac95e70d8.png

    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。

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  • value_counts

    2020-10-20 10:15:29
    Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)[source] 返回包含计数的Series。得到的对象将按降序排列,以便第一个元素是最经常出现的元素。默认情况下排除NA值 ...
    Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)[source]
    

    返回包含计数的Series。得到的对象将按降序排列,以便第一个元素是最经常出现的元素。默认情况下排除NA值

    参数

    1. normalize: 为True返回频率;default False
    2. sort :bool, default True 排序.
    3. ascending: bool, default False 降序升序
    4. bins :int, `分箱
    5. dropnabool, default True,是否计算空值
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  • 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', ...
  • value_counts介绍value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下pd.value_...

    value_counts介绍

    value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数

    其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下

    pd.value_counts(

    values,

    sort=True, #是否排序,默认是要排序

    ascending=False, #默认降序排列

    normalize=False, #标准化、转化成百分比形式

    bins=None, #可以自定义分组区间,默认是没有,但也可以自定义区间

    dropna=True, #是否删除nan,默认删除

    )

    常规用法:

    import pandas as pd

    pd.value_counts()

    df.value_counts()

    df['字段'].value_counts()

    创建模拟数据

    >>> import pandas as pd

    >>> data=pd.DataFrame({'字段1':[1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,5,4,4,4,6],

    '字段2':['A','B','B','A','A','A','B','B','B','C','C','C','C','B','B']})

    >>> data

    字段1 字段2

    0 1 A

    1 2 B

    2 3 B

    3 4 A

    4 5 A

    5 6 A

    6 5 B

    7 3 B

    8 2 B

    9 4 C

    10 5 C

    11 4 C

    12 4 C

    13 4 B

    14 6 B

    >>> data.dtypes

    字段1 int64

    字段2 object

    dtype: object

    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,默认是降序

    >>> data['字段2'].value_counts()

    B 7

    C 4

    A 4

    Name: 字段2, dtype: int64

    >>> data['字段1'].value_counts()

    4 5

    5 3

    6 2

    3 2

    2 2

    1 1

    Name: 字段1, dtype: int64

    可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计

    如果是要对结果升序排列,可以添加ascending=True来改变

    >>> data['字段2'].value_counts(ascending=True)

    A 4

    C 4

    B 7

    Name: 字段2, dtype: int64

    如果不想看统计的个数,而是想看占比,那么可以设置normalize=True即可,结果是小数形式

    >>> data['字段2'].value_counts(normalize=True)

    B 0.466667

    C 0.266667

    A 0.266667

    Name: 字段2, dtype: float64

    DataFrame情况下

    可以通过apply,对每一列变量进行统计

    >>> data.apply(pd.value_counts)

    字段1 字段2

    1 1.0 NaN

    2 2.0 NaN

    3 2.0 NaN

    4 5.0 NaN

    5 3.0 NaN

    6 2.0 NaN

    A NaN 4.0

    B NaN 7.0

    C NaN 4.0

    通过pandas进行调用

    >>> pd.value_counts(data['字段2'])

    B 7

    C 4

    A 4

    Name: 字段2, dtype: int64

    以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注DataShare公众号

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  • pandas计数 value_counts()

    2018-09-17 19:43:00
    来自:曹骥 ...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'], ...

    来自:曹骥

     

    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。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/keye/p/9664414.html

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  • Python_value_counts()用法

    千次阅读 2019-08-15 18:22:07
    value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 1、对Series里面的每一列的每个值进行计数并且排序 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'区域' : ...
  • 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 pddf = pd.DataFrame({'区域' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'],'10月份销售' : ...
  • pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序value_counts是计数,统计所有非零元素的个数,默认以降序的方式输出Series。 按区域进行分类统计(默认降序排列,如果要升序排列...
  • value函数对数据进行排序,(忘记的同学可以在下面复习一下~)侦探L:如何使用Python对数据进行排序(入门篇)​zhuanlan.zhihu.com今天再介绍一下如何在python里使用value_counts( )和counts( )进行计数。...
  • pandas.Series.value_counts

    2019-01-04 20:06:34
    Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为...
  • 在我们使用pandas进行数据分析时,时常需要对数据进行排序、计量,以获取...如何使用Python对数据进行排序(入门篇)​zhuanlan.zhihu.com今天再介绍一下如何在python里使用value_counts( )和counts( )进行计数。...
  • 在我们使用pandas进行数据分析时,时常需要对数据进行排序、计量,以获取...如何使用Python对数据进行排序(入门篇)​zhuanlan.zhihu.com今天再介绍一下如何在python里使用value_counts( )和counts( )进行计数。...
  • pandas 计数value_counts()

    千次阅读 2018-08-23 10:12:53
    sort : boolean, default True 是否排序 ascending : boolean, default False 默认降序排序 bins : integer, optional 而不是数值计算,把它们分成半开放的箱子,一个方便的pd.cut,只适用于数字数据 dropna : ...
  • 2021-03-07 value_count()

    2021-03-07 14:44:19
    value_counts() 该方法返回一个Series序列,该序列包含每个值的数量,默认情况下,NaN不会被包含在结果中 值A 数量 值B 数量 值C 数量 normalize: 默认=False,当=True时,返回各个值的百分比计数 值A 0.5333333 值...
  • 计数操作1.pandas.Series.value_countsSeries.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True)作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....
  • 1. value_counts()value_counts()是Series的方法,用于计算非重复值出现的次数并默认从高到低排序,在DataFrame中通常指定某列。也经常使用Data.'colunm'.value_counts().count() 计算非重复值个数。2. groupby()...
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  • pd.value_counts()函数 在对统计数据出现次数时,pd.value_counts()还挺好用的,此函数默认按照统计次数从大到小排序 data=[2,3,4,8,3,4,3] pd.value_counts(data) 得到的结果如下: 3 3 4 2 8 1 2 1 ...
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    2020-03-14 12:12:11
    值计数Value_counts() ...Value_counts方法返回一个包含值和该值出现次数的 Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序。 import pandas as pd info_man = pd.read_csv("F:/人工智能/科学计算库/file...
  • 数据排序

    2019-10-09 00:43:36
    主目录 数据排序: value_counts, argsort, sort_values, searchsorted 以下是doc文档整理 持续更新... 转载于:https://www.cnblogs.com/zeroones/p/9005709.html
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  • pandas日常处理笔记

    2019-10-30 16:55:40
    zero_col_count = dict(df[0].value_counts())#统计第0列元素的值的个数 three_row_count = dict(df.loc[3].value_counts())#统计第3行元素的值的个数 排序(逆序) data_ret.sort_values(by=‘id_count’, ...
  • plot柱形图:bar直方图:hist箱线图:box密度图:kde面积图:area散点图:scatter散点图矩阵:scatter_matrix饼图:pie二、折线图:plot平均值需要先排序后出出图df.avg.value_counts().sort_index().plot()三、柱形...
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空空如也

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