pandas 计数value_counts()

最新推荐文章于 2025-02-18 11:06:27 发布
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#python #value_counts

本文介绍Pandas中value_counts方法的使用技巧，包括参数详解及如何统计字段中各值出现的频次，并提供排序、百分比显示等功能。
在pandas里面常用用value_counts统计某个字段各种值数据出现的频率

pandas.Series.value_counts
Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)


参数:
normalize : boolean, default False　如果设置为true，则以百分比的形式显示
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 : boolean, default True　默认删除na值
Pandas: count() 与 value_counts() 对比
三妹的博客
10-08 1万+
1. Series.value_counts(self,normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 返回一个包含所有值及其数量的 Series。且为降序输出，即数量最多的第一行输出。 参数含义如下： Parameters: normalize:boolean, default ...
【Pandas】pandas Series value_counts
weixin_39648905的博客
02-13 937
`pandas.Series.value_counts()` 方法用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数。该方法可以返回一个包含唯一值及其频率的 Series，并且可以通过参数进行多种定制化操作。以下是该方法的详细描述：
【Pandas】深入解析pandas中的统计汇总函数`value_counts()`
qq_38614074的博客
06-17 3423
函数是pandas库中一个非常实用的函数，它可以帮助我们快速统计序列中各个元素的出现次数。通过深入理解其使用方法和参数设置，我们可以更好地利用它来处理和分析数据。同时，我们也需要注意处理常见问题，以确保数据分析的准确性和效率。
Pandas | value_counts() 的详细用法
m0_46478042的博客
03-31 3229
数据标准化：在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。用来统计数据表中，指定列里有多少个不同的数据值，并计算每个不同值有在该列中的个数，同时还能根据指定得参数返回排序后结果。sort=True： 是否要进行排序；
Python pandas数据计数函数value_counts
DataShare
01-09 5255
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...
python：pandas数值统计，.value_counts()的用法，全DataFrame数据计数
养乐多的博客
04-12 2万+
value_counts() 计数参数名作用sort=True是否要进行排序（默认：进行排序）（默认：降序排列）是否要对计算结果进行标准化，并且显示标准化后的结果（默认：False）bins=None可以自定义分组区间（默认：否）是否删除缺失值nan（默认：删除）
pandas计数 value_counts()的使用
09-19
### pandas计数 value_counts() 的使用详解 在数据分析领域，`pandas` 是一个非常重要的 Python 库，它提供了高效的数据结构以及数据处理工具。其中一个常用的功能是 `value_counts()` 方法，它可以用来统计数据...
pandas 计数 value-counts()的使用
11-10
### pandas计数 value_counts() 的使用详解在数据分析领域，`pandas` 是一个非常重要的 Python 库，它提供了高效的数据结构以及数据处理工具。其中一个常用的功能是 `value_counts()` 方法，它可以用来统计数据集中...
利用pandas的value_counts()实现统计列表中每个嵌套元组出现的次数
数据精灵喵
12-11 493
以下是利用 Python 中pandas库的。
pd.value_counts(db)
aaa_aaa1sdf的博客
08-19 961
pd.value_counts(db)
统计每列中不同值出现的次数.apply(pd.value_counts)
bingbangx的博客
07-08 1730
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！
pandas计数函数 ：value_counts( )和counts( )的使用
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黄佳俊的博客
03-13 2万+
介绍一下如何在python里使用value_counts( )和counts( )进行计数。 一、counts( )函数 1、count()在字符串里的使用 函数体及主要参数： count(str,start=0 ,end=len(string) str：要搜索的子字符串 start：开始搜索的位置，默认是0，也就是从第一个字符开始搜索。 end：结束搜索的位置，默认在最后一个字符停止搜索。 实验一下~ 首先我们还是先构建一个字符串： df_str="abcabcdabcdeab53
Pandas.Series.value_counts() 频数/频数比 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
数象限
01-30 1584
本文基于 pandas2.2.0 编写。随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。
pandas中的value_counts()
yimoxi_no1的博客
02-18 1232
输出顺序可能与输入数据的顺序相同，但具体取决于底层实现和数据。的灵活性和实用性，使其成为数据分析和预处理中不可或缺的工具。对于数值数据，可以使用。
Series.value_counts，pd.value_counts计算Series，DataFrame数据频率
小白tree的博客
02-03 4350
在pandas里面常用用value_counts确认数据出现的频率。 一、对Series使用 ss = Series.values_count() 注意这里返回的就是Series In[2]: import numpy as np ...: import pandas as pd ...: from pandas import DataFrame ...: from pandas im...
pd.value_counts()简答
YoungITの博客
12-23 4651
1.pd.value_counts(value) 计数，每个数字或字符的个数。 list = [2,4,6,8,10,6,8] print(pd.value_counts(list)) 输出： 2.pd.value_counts(value).index 只要value中的元素（不重复） list = [2,4,6,8,10,6,8] a = pd.value_counts(list).index.tolist() print(a) 输出：[6, 8, 4, 10, 2] ...
Pandas的count（）与value_counts（）区别
weixin_43615654的博客
12-06 6842
pandas.DataFrame.count函数方法的使用 count计算每列或每行的非NA单元格。 值None，NaN，NaT和可选的numpy.inf（取决于pandas.options.mode.use_inf_as_na）被视为NA。 demo: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"Person": ...
pandas 统计数据频率函数value_counts及重复值和其他统计函数
weixin_43668299的博客
08-21 7538
当统计一个数据集里数据出现的频率，次数可以使用value_count value_counts默认参数如下： value_counts(values, sort=True, ascending=False, normalize=False, bins=None, dropna=True) 对于Series类型的数据 data.value_counts() 对于DataFrame类型的数据 dat...
pandas中count() 函数应用
2301_81245389的博客
04-13 1339
函数用于统计 DataFrame 中非空（非缺失）元素的数量。它返回一个 Series，其中包含每列中非空元素的计数。函数统计了每列中非空元素的数量。列 'A' 有 4 个非空元素，列 'B' 和列 'C' 分别有 3 个非空元素。在这个示例中，我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame，并使用。下面是一个示例，说明如何使用。
pandas value_counts
最新发布
11-29
在数据分析过程中，统计某一列中各个值出现的频率是常见需求，Pandas库的`value_counts`方法能高效完成这一任务 [^1]。 ### 功能介绍 `value_counts`方法用于统计Pandas Series中各个唯一值出现的频数，返回一个新的Series，其中索引为原Series中的唯一值，值为对应唯一值出现的次数。 ### 使用说明 - 基本语法：`Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)` - `normalize`：布尔值，默认为`False`。若为`True`，则返回频率而非频数。 - `sort`：布尔值，默认为`True`。若为`True`，则结果按频数排序。 - `ascending`：布尔值，默认为`False`。若为`True`，则升序排序。 - `bins`：整数或区间索引，默认为`None`。若指定，会将数据分箱统计。 - `dropna`：布尔值，默认为`True`。若为`True`，则不包含缺失值的计数。 ### 示例代码 #### 统计Series中各值的频数 ```python import pandas as pd # 创建一个包含重复值的 Series data = pd.Series(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']) # 使用 value_counts() 统计各个值出现的频率 value_counts = data.value_counts() print(value_counts) ``` #### 统计DataFrame某列中各值的频数 ```python import pandas as pd # 创建一个示例dataframe data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana'], 'amount': ['15', '20', '16', '15', '20']} df = pd.DataFrame(data) # 计算fruit列的元素个数 fruit_count = df['fruit'].value_counts() print(fruit_count) ```
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