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     3
Nagoya    2
Osaka     1
dtype: int64

• DataFrame 情况下

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
df=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      b
0   Tokyo  Osaka
1   Osaka  Osaka
2  Nagoya  Osaka
3   Osaka  Tokyo
4   Tokyo  Tokyo
5   Tokyo  Tokyo

df.apply(pd.value_counts) 
	a	b
Nagoya	1	NaN           #在b列中meiynagoya，因此是用NaN 表示。
Osaka	2	3.0
Tokyo	3	3.0

参考：

http://ailaby.com/dataframe_value_counts/