pandas 统计某一列中各值的出现次数

Embrace me Embrace me 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 6.1k累计阅读 6.2k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄7年
关注
原创 最新推荐文章于 2025-09-27 00:22:08 发布 6.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
python使用pandas统计二维列表中某个元素在某一列中出现的次数，提取某元素出现的行，重置索引列，给原变量赋值 import pandas as pd List=[['Yes', None, None, None], [None, None, None, None], ['Yes', None, None, None], [None, None, None, None]] df=pd.DataFrame(List,columns=['A','B','C','D']) #加filter tem... 阅读详情

df2 = df.key.value_counts()
print(df2)

收录于
python Matplotlib 笔记

当前文章被收录于：

python Matplotlib 笔记
3 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#python
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。
使用Pandas进行列元素出现次数统计（value_counts） 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。 阅读详情

相关推荐

(实战)[re:Invent 2018]-001:赛道分析-(致敬1024)

打印log

Rainbow 2781

pandas dataframe 统计某一列的值出现的次数并形成一列新的列

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。

jp_666的博客 3354

速腾聚创激光雷达复现FAST-LIO

记录复现FAST-LIO算法的过程和，代码梳理和理解。FAST-LIO的简化版、注释版。速腾激光雷达

abanchao的博客 2930

15_Pandas计算元素的数量和频率（出现的次数）

15_Pandas计算元素的数量和频率（出现的次数） 在pandas.Series的pandas.DataFrame列中，将描述获取唯一元素数（不包括重复项的案例数）和每个元素的出现频率（出现数）的方法。 使用pandas.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为pandas.DataFrame的方法。 在这里: pan...

qq_18351157的博客 5万+

Proteus快速入门（最详细教程）

Proteus 是一款用于嵌入式单片机仿真的软件，用于在打PCB板之前对软件程序和硬件电路的正确性进行仿真验证。1.所以Proteus一般会和Keil软件进行联合仿真，在Proteus中绘制系统的电路图，在Keil软件中编写对应的程序后生成Hex文件。2.Proteus的仿真结果仅供参考，只能在一定程度上验证系统的可能性。实际实物系统还需要进行进一步的调试。以上即为本次分享的Proteus入门教程的全部内容，希望可以能够帮助到各位道友。

ediykk的博客 15万+

基于WEB的报价管理系统的设计与实现

该系统采用B/S模式，后台运用SpringMVC和MyBatis搭建，利用MySQL数据库，来组织存储和管理数据，使用tomcat服务器向外提供服务。使用该系统对外有利于提高企业的综合竞争力,对内有利于提高成本管理和控制的水平,简化了报价流程、提高了工作效率、精简了报价机构,降低了成本。研究和掌握必要的信息采集和数据查询技术，是各个企业，事业单位信息化的一个重要标志。当前大多数企业采取的报价方式仍然是用EXCEL表格和人工的方式,这不仅不利于大量数据的总结,更不利于对销售利润的控制。

m0_60918862的博客 1000

pandas 统计某一列中各个值的出现次数

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)

殇~浅心 3万+

Matlab安装硬件支持包、simulink离线安装硬件支持包安装，离线安装ESP32、stm32等安装包，Are you up-to-date on SoftWare Maintenance?

注意：如果提示出现“没有可从此位置安装的兼容支持包后，这个问题，请查看步骤5，是不是没有按照步骤5进行操作.一般情况下出现“没有可从此位置安装的兼容支持包”后，重新安装选择了默认路径就可以成功。如果不是很清楚，直接安装在默认的文件夹下面，即使这个文件夹下没有matlab相关的文件夹，也要这么下载，没有为什么，切记尽量按默认路径安装，更改下载的路径不成功，别怪我没提醒。：下载到哪里非常重要，如果下载的不是默认的路径下，就需要将其中这个的是这个archives文件夹，连同其他文件一并要复制出来，拷贝到。

pvmsmfchcs的博客 1746

pandas统计某一列中各个值的出现次数

比如要统计’label’这一列各个值出现的次数, 使用df_train.loc[:,'label'].value_counts()即可

littlehaes的博客 11万+

【史上最全面esp32教程】oled显示篇

esp32-arduino Oled屏幕的使用

m0_62599305的博客 1万+

【TCAD】AlGaN 器件的Sentaurus仿真

否则，必须在 LatticeParameters Sentaurus Device 的参数文件中的部分。Sentaurus Device 有两个工具实例：第一个工具实例， sd_fdiv ，模拟正向偏置特性，第二个工具实例， sd_rviv ，模拟反向偏置特性直至击穿。对于牛顿求解器，通常应该将非线性迭代次数限制为一个足够小的值，例如 Iterations=20 ，同时通过指定非阻尼迭代次数高于允许的牛顿迭代次数来避免解的阻尼（ NotDamped=30 ）。晶胞中的 Ga-N 键为橙色。

荷塘阅色 1215

pandas 统计某一列的值出现的次数并形成一列新的列

【代码】pandas 统计某一列的值出现的次数并形成一列新的列。

xiaoyurainzi的博客 750

C# 与欧姆龙 PLC 实战：通过 Ethernet/IP 协议进行设备控制与监控

本文介绍了如何通过C#和Ethernet/IP协议实现与欧姆龙PLC的通信。Ethernet/IP是基于以太网的工业协议，适用于工业设备间的实时数据交换。文章详细讲解了使用EthernetIPSharp库建立连接、读写数据的步骤，并提供了示例代码。此外，还探讨了实时监控、报警系统等高级功能，为工业自动化控制系统开发提供了实用指导。该方法简化了PLC通信开发，提高了系统可靠性和智能化程度。

这里只有干货：从 Modbus 通信到 MES 对接，从 YOLO 训练到工控机部署，带你搞定工业软件开发全流程。 814

利用pandas读取txt文件，先转为csv文件，加入列名后统计某一列各个值出现的次数

最近在网上找了一个数据集，原始数据为txt文件，就想着利用pandas将txt文件转为csv文件，然后给csv文件加上列名之后统计第二列中各个值出现的次数 首先是将txt文件转为csv文件，代码如下： import csv out = open('file_list.csv','w',newline='') csv_writer=csv.writer(out,dialect='excel') f = open('file_list.txt',"r",encoding='utf-8') for lin

hkz0704的博客 2347

汉书HE8，好用的汇编代码编写工具

汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

Python语言学习之pandas：利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)并绘图可视化

​ Python语言学习之pandas：利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)并绘图可视化 目录 利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出) 利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出) 输出结果

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 5739

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

python 统计Dataframe某列中不同元素对应的另一列的值出现的次数，并把计数最多的值作为该元素最终的值

统计每个元素对应的值的出现次数。提取每个分组中出现次数最多的值。对分组后的另一列使用。

weixin_46568899的博客 360

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

11、pandas：value_counts() 统计函数详细介绍

1、value_counts() 统计数值 value_counts() 某列值出现的次数 1.1 基本语法 DataFrame.value_counts(subset=None, normalize=False, sort=True, ascending=False, dropna=True) 参数为： subset:

lghpy的博客 4298

【python】读取excel表中某列，根据此列数据来统计次数

这个是用来读取excel表中某列，然后根据这一列表中的数据来统计一共出现次数，将前20打印出来并保存到新表中。都是为了简化工作量，实用小小脚本。人员迟到、事件出现次数等。

weixin_48750761的博客 1724

pandas中.value_counts()用于统计数据集中的某一列

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。value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或行使用 转载于:https://www.cnblogs.com/loubin/p/11360521.html...

weixin_30345055的博客 759

统计每列中不同值出现的次数.apply(pd.value_counts)

apply(pd.value_counts)它会对DataFrame中的每一列进行操作，并对每一列中的不同值进行计数。返回值时一个新的DataFrame,其中包含每列不同值出现的次数。在Python 的pandas.DataFrame中有一种操作，它可以大大减轻我们的工作量，方便我们更快地进行数据分析，加快处理工作的效率。pandas 的强大，越使用，也就越爱了。现在就来夸夸它的作用啦！

bingbangx的博客 1796

【Kaggle | Pandas】练习4：分组和排序

在给定的金额下我能买到的最好的葡萄酒是什么？创建一个Series ，其索引是葡萄酒价格，其值是评论中给出的价格相同的葡萄酒的最大分数。最昂贵的葡萄酒品种有哪些？创建一个变量sorted_varieties其中包含上一个问题的数据帧的副本，其中品种根据最低价格按降序排序，然后根据最高价格（以打破平局）。创建一个Series其索引是数据集中的taster_twitter_handle类别，其值计算每个人撰写的评论数。创建一个DataFrame ，其索引是数据集中的variety类别，其值是其min和max。

qq_38473254的博客 561

【Python】Pandas的一系列经典操作（非常实用）

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列名为’A’和’B’的DataFrame。在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列名为’A’和’B’的DataFrame。接下来，我们定义了一个区间列表bins，表示我们希望统计介于0到5（含5）之间的值以及介于5到10（含10）之间的值。然后，我们使用pd.cut()函数对’A’列进行分箱，并将结果保存在新列bin中。上述代码将创建一个包含一列名为’A’的DataFrame，并使用value_counts()函数计算各个值在’A’列中出现的次数。

测试开发自动化 1020

pandas 一些常用函数

1. pandas读取 没有标题栏的数据，添加标题栏的方法（csv文件） header = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"] df = pd.read_csv('sy_yic_result_2020.csv',header=None,names=header) 2. pandas两列相加或者拼接转换成一列 df["I"] = df["B"] + df["G"] # 必须是同类型相加或拼接 3. 存入mongodb db = conn['pandas_db

weixin_43886133的博客 373

pandas处理数据一些技巧

1、统计某个值出现次数 df["category"].value_counts() Loading necessary files... 10 20125 1 2686 0 1211 3 720 4 228 2 144 Name: category, dtype: int64 2、匹配两个文件中相同数据 buildFeatPath = r"./Dataset/train_nj_polyMark(newDensity)_0205.csv" po

qq_40357974的博客 166

利用pandas求表格分组频率

利用pandas可以根据表中的一列来进行分组，之后可以利用.mean()分组求平均，.count分组求和，但碰到了一个特殊情况需要求每组里每个数出现的频率，没有找到现成的方法，就自己写了一个。 思路： 1、先利用groupby分组； 2、遍历每个分组，得到每个组的表内容； 3、在每个分组表里利用value_counts()统计不同值的出现次数，然后利用to_dict()转换成词典（数值：出...

Torero_lch的博客 2758
上一篇： 爬取云服务器玩法的一个爬虫项目。
下一篇： pandas DataFrame 数据转化为 列表 list的方法
点赞 2
评论 1
书签 书签 4
Embrace me
Embrace me
博客等级 码龄7年 14粉丝 11原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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