pandas数据框,统计某列或者某行数据元素的个数

本文介绍了使用Python的Pandas库统计数据框中列和行元素个数的两种方法,包括自定义函数和利用Pandas内置的value_counts()函数,提高了统计效率。
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在《pandas数据框,统计某列数据与其他文件对应关系的个数》之后,我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚,就在这里介绍两个统计pandas数据框里面列、行元素个数的方法:

代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.zeros((8,4)))#新建一个数据框
df.iloc[2:6,0]=1#将第0列的第3行到第6行的值改为1



def getlistnum(li):#这个函数就是要对列表的每个元素进行计数
li = list(li)
set1 = set(li)
dict1 = {}
for item in set1:
dict1.update({item:li.count(item)})
return dict1

zero_col_count = getlistnum(df[0])#df[0]指列名为0的列,如果你的列名是字符串就要加引号
three_row_count = getlistnum(df.loc[3])#df.loc[0]指行名为0的行,同样字符串的话要加引号
新建数据框并改值

 

统计得到结果

 

 

当然,我们可以用pandas库自带的统计值函数,这样效率更高,代码如下:

zero_col_count = dict(df[0].value_counts())#统计第0列元素的值的个数
three_row_count = dict(df.loc[3].value_counts())#统计第3行元素的值的个数
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