value_counts计算DataFrame,Series的数据频率

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', 'Tokyo', 'Tokyo'])  

ss.value_counts()   #value_counts 直接用来计算series里面相同数据出现的频率

Tokyo     3Nagoya    2Osaka     1dtype: int64

DataFrame 情况下

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import DataFrame

from pandas

import Seriesdf=DataFrame({'a':['Tokyo','Osaka','Nagoya','Osaka','Tokyo','Tokyo'],'b':['Osaka','Osaka','Osaka','Tokyo','Tokyo','Tokyo']})      

#DataFrame用来输入两列数据，同时value_counts将每列中相同的数据频率计算出来

print(df)       a      b0   Tokyo  Osaka1   Osaka  Osaka2  Nagoya  Osaka3   Osaka  Tokyo4   Tokyo  Tokyo5   Tokyo  

Tokyodf.apply(pd.value_counts)  

  

 

a    bNagoya    1    NaN          

#在b列中meiynagoya，因此是用NaN 表示。

Osaka    2    3.0Tokyo    3    3.0参考：
http://ailaby.com/dataframe_value_counts/
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作者：大鱼霸吃小鱼儿 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/datascientist_chen/article/details/79013669 
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