Pandas查看离散型Series值的种类并统计出现次数

最新推荐文章于 2025-08-15 09:14:04 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-15 09:14:04 发布 · 1w 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Pandas #数据分析

本文通过实例演示了如何使用Python的Pandas库进行数据处理，包括创建Series对象、获取唯一值以及统计各值出现次数的方法。Pandas是数据科学中不可或缺的工具，能够高效地进行数据清洗和分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import pandas as pd
ser = pd.Series(["a","b","c","a"])
ser.unique()
#array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
ser.value_counts()
#a    2
#c    1
#b    1
#dtype: int64
Pandas统计每列元素出现的次数——value_counts
PzBlockchain的博客
09-20 1064
通过以上代码，我们可以方便地使用Pandas的value_counts方法来统计每列元素出现的次数，并根据需要进行进一步分析和处理。上述代码中，我们使用了DataFrame的[]运算符来选择出需要统计的列，然后调用value_counts方法进行统计。上述代码中，我们使用了apply函数，将value_counts方法应用于DataFrame的每一列。最后，我们打印输出counts的值，即每列元素的出现次数。接下来，我们可以使用DataFrame的value_counts方法来统计每列元素的出现次数。
使用Pandas进行列元素出现次数统计（value_counts）
HnrzLinux的博客
09-17 1325
其中一个常用的功能是统计数据框中各列元素的出现次数。apply函数用于对数据框的每一列应用指定的函数，而pd.value_counts函数用于统计一个Series中各元素的出现次数。综上所述，使用Pandas的value_counts函数可以方便地统计数据框中各列元素的出现次数。输出结果是一个新的数据框，其中行表示元素的取值，列表示原始数据框的列名。输出结果是一个Series，其中索引表示元素的取值，值表示对应元素在列A中出现的次数。需要注意的是，如果某个元素在某列中没有出现，对应的单元格将会显示NaN。
pandas dataframe 统计某一列的值出现的次数并形成一列新的列
jp_666的博客
11-08 3004
要统计Pandas DataFrame 中某一列的值出现的次数，并将结果形成一列新的列，可以使用。这样，DataFrame对象就包含了原始列和对应的值出现次数的新列。列中每个值的出现次数，然后将结果存储在。在上述代码中，我们首先使用。中的统计结果映射到新的列。
python：pandas计算各项出现次数， 并输出各行数据
ywzgq的博客
03-24 9728
今天在工作中遇到一个需求：有一个ABC三列的表，其中A列数据大量重复，且BC列不同。现在需要根据A列的数据，汇总A列去重并输出重复次数最多的100行（N行） 原始表类似于这样： A B C FFFEFFFEFFF 71956 1 FFFF7FFF7FF 28994 2 DFF4DFF4DFF 68109 3 1FF807F800...
利用pandas的value_counts()实现统计列表中每个嵌套元组出现的次数
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
05-20 1万+
import pandas as pd b = [(1, 2), (1, 2), (1, 2), (2, 3), (2, 3), (3, 4)] result = pd.value_counts(b).rename_axis('数据').reset_index(name='出现次数') print(result) for i in range(3): print(result['数据'][i][0], result['数据'][i][1], result['出现次数'][i]) ...
Pandas：数据离散化
程序员无羡的博客
04-29 351
Pandas：数据离散化
详解Pandas 处理缺失值指令大全
12-17
对于数值型数据，分为缺失值（NAN）和非缺失值，对于缺失值的检测，可以通过Python中pandas库的Series类对象的isnull方法进行检测。 import pandas as pd import numpy as np string_data = pd.Series(['Benzema',...
python --数据分析-numpy-pandas-series对象和dataframe对象
m0_74051333的博客
06-06 1468
NumPy(Numerical Python) 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组，具有矢量（向量）运算能力，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab（商业数学软件）中的矢量运算用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
Python Pandas 数据离散化：cut_qcut 方法对比
Python编程之道的博客
06-05 805
数据离散化是数据分析与机器学习预处理的核心环节，旨在将连续型变量转换为分类变量以降低复杂度、提升模型鲁棒性。Pandas作为Python数据处理的核心库，提供了cut与qcut两种主流离散化方法，二者在分箱逻辑、适用场景与工程实践中存在显著差异。本文从第一性原理出发，系统对比两种方法的理论基础、实现机制与应用场景，结合数学形式化推导、代码示例与真实案例，构建“概念-理论-实践”的完整知识框架，为数据工程师与分析师提供分箱策略的决策依据。离散化的核心问题可形式化为：给定连续变量X⊆RX⊆R。
pandas series筛选值
07-05
我们正在处理一个关于如何筛选Pandas Series中特定值的问题。根据用户的问题，我们需要提供清晰、结构化的解答，并参考给定的引用内容（尽管这些引用可能不完全相关，但我们要尽量关联）。 用户问题：我想筛选...
Pandas统计重复的列里面的值方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Pandas统计重复的列里面的值方法，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
Python-pandas统计工具
llaxw1989的博客
03-07 902
pandas 是基于的一种工具，该工具是为解决任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的，提供了高效地操作大型所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地的函数和方法。你很快就会发现，它是使成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
数据挖掘工具pandas（十）离散化处理
TFATS的博客
05-26 620
一，什么是数据的离散化 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 二，qcut() import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 构造数据 temp = pd.DataFrame(np.random.normal(0,100,(500,505))) stock_list = ["股票"+ str(i) for i
value_counts计算DataFrame,Series的数据频率
baidu_32542573的博客
07-12 681
在pandas里面常用用value_counts确认数据出现的频率。 Series 情况下import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame from pandas import Series ss = Series(['Tokyo', 'Nagoya', 'Nagoya', 'Osaka', 'Toky...
Python之pandas：利用describe函数统计【类别型】特征/离散型变量的描述性统计信息(包括个数count、unique、top及其freq、first、last)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-21 1万+
​ Python之pandas：利用describe函数统计【类别型】特征/离散型变量的描述性统计信息(包括个数count、unique、top及其freq、first、last)之详细攻略 目录 利用describe函数统计【类别型】特征/离散型变量的描述性统计信息(包括个数count、unique、top及其freq、first、last) 利用describe函数统计【类别型】特征/离散型变量的描述性统计信息(包括个数count、unique、top及其freq、first、last) # T
Series的操作
J_kaiz的博客
02-16 3097
一、Series对象解析 1.Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 2.Series是Pandas包提供的一种Key-value型数据结构,其中Key为用户定义的显示index,每个显式index对应一个value值。它与Python列表的区别在于,Series的每个元素都带有两种index： （1）显示index...
Pandas数据处理和数据展示
siwangtt的博客
10-22 1305
一.数据处理工具pandas和numpy 1.1 pandas读取数据 data = pd.read_csv("data.csv",index_col=False,encoding = "utf-8") data = pd.read_tabel("data.txt",sep = ",") 1.2 numpy.random 生成数据的用法 numpy.random.rand(4,2,3) ==>生成4*2*3的矩阵，其中元素在[0,1)，float np.random.randn(4,2,3) =
Python pandas数据计数函数value_counts
DataShare
01-09 5077
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 ascendin...
pandas 统计某一列中各个值的出现次数
热门推荐
殇~浅心
06-29 3万+
比如说有一个名为 df1 的dataframe 要统计某一列（比如说列名是city）中各个值出现的次数 #可以通过df.colname 来指定某个列，value_count()在这里进行计数 df2 = df1.city.value_counts() print(df2)
​数据分析四部曲：从了解过去到塑造未来
最新发布
随便写写
08-15 1058
数据分析的四个层次构成了从基础到高级的完整决策支持体系：描述性分析（发生了什么）通过指标统计和可视化呈现历史数据；诊断性分析（为什么发生）通过多维对比和关联分析寻找根因；预测性分析（可能发生什么）运用统计模型预测未来趋势；指导性分析（应该做什么）结合约束条件提出最优行动方案。这四个层次呈现递进关系，从理解现状到驱动决策，最终实现数据价值最大化。典型案例包括电商运营报告、销售下滑诊断、信用卡逾期预测和物流路径优化等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值