请问如何统计DataFrame每列每个值出现的个数,并且可以让这个结果正常现实

最新推荐文章于 2024-12-10 09:56:02 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-10 09:56:02 发布 · 1.5k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pandas #python #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

本文介绍了如何利用Python的Pandas库中的value_counts方法来统计DataFrame数据框中某一列的值出现的频次。通过示例展示了对于名为df的数据框及其'col'列，如何简单快捷地获取值的计数信息。

可以使用 pandas 库中的 value_counts 方法来统计 DataFrame 中每列每个值出现的个数。

例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中有一列名为 'col'，那么可以这样使用 value_counts 方法来统计该列中每个值出现的个数：

counts = df['col'].value_counts()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

芥子纳须弥1116

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

使用R语言统计DataFrame中某列数值处于指定范围内的行数

CodeLancerX的博客

08-27

659

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含10个值的示例DataFrame。假设我们有一个名为"df"的DataFrame，其中包含一个名为"values"的数据列，我们希望统计该列中数值处于两个给定值之间的行数。总结起来，使用R语言的sum函数结合逻辑运算符可以方便地统计DataFrame中某列数值处于指定范围内的行数。请注意，上述代码仅仅是一个示例，您可以根据您的具体需求修改DataFrame的内容、范围的上下限以及输出的方式。如果您运行上述代码，您将会得到输出结果，显示处于指定范围内的行数。

大数据量下的Kmeans聚类算法优化通过梳理Kmeans的数学原理，以及各种算法的优缺点，给出了多个算法优化的

AI天才研究院

08-29

952

随着科技的发展和工业界的不断创新，海量的数据已经成为当今世界的主要信息载体，而传统的基于规则的分类方法已经无法应对如此庞大的海量数据，于是人们开始寻找新的解决办法，而K-means算法正是一种非常有效的聚类算法。K-means是一种简单且经典的聚类算法，它是基于Euclidean距离的原型向量与样本的相似度，将样本划分到几个簇中去。随机选取k个中心点作为初始簇中心将每个样本分配到最近的中心点所在的簇根据各个簇内样本的均值重新更新中心点重复步骤2、3，直到中心点不再移动或达到预定的收敛条件。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Pandas-对指定Dataframe计数

zhtyok的博客

10-12

306

Pandas-对指定Dataframe计数，并输出

DataFrame操作获取数据数量，维度，长度，各列值的个数，描述信息

最新发布

statistics+insight+vista+power

12-10

171

R语言psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为原始数据）、nfactors参数指定抽取的主成分的个数、计算每个样本（观察）的主成分的分数、计算得分与特定变量的相关性并解读结果

Python 数据建模：通过统计学、机器学习等模型算法来进行数据建模介绍Python中的几个有代表性的机器学习库——Scikit-learn、Tensorflow、PyTorch等

AI天才研究院

08-05

1346

数据建模是数据分析的一个重要环节，它指的是对数据按照一定规则进行抽象化、概括化、整合化，并转换成可用于决策支持系统或者其他应用场景的形式。在做数据建模之前，需要了解数据的特点、结构、分布、关联、缺失值等特征；熟悉分析工具如Excel、SPSS、Matlab等，掌握SQL语言。数据建模常用的模型包括分类模型（如逻辑回归、决策树、随机森林、AdaBoost）、聚类模型（如K-means、层次聚类、高斯混合模型）、关联模型（如因子分析、主成分分析）等。

Python入门实战：科学计算与统计分析

AI天才研究院

11-27

519

随着数据越来越多、处理速度越来越快、信息处理需求越来越高、人工智能和机器学习应用越来越广泛，计算科学技术已经成为各行各业都需要掌握的技能。熟练掌握Python编程语言能够让你更好地利用数据进行有效的分析，从而实现数据的处理、挖掘与决策等工作。本文将通过实例的方式带领读者了解Python在数据分析中的主要用途，并帮助读者了解如何在Python中进行科学计算与统计分析，从而解决实际问题。

Pandas中Dataframe数据结构中元素出现个数统计

m0_63913880的博客

06-29

722

【代码】Pandas中Dataframe数据结构中元素出现个数统计。

统计DataFrame行或列不同值的个数：df.nunique()

liujingwei8610的专栏

07-31

4401

期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。辛苦大家转发时注明出处(也是咱们公益编程交流群的入口网址)，刘经纬老师共享知识相关文件下载地址为https//liujingwei.cn。期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教qmy。D选项nunique()函数的返回值为Series。A选项result1为df每列不同值的个数。B选项result2为df每行不同值的个数。C选项result3为df每行不同值的个数。【小白从小学Python、C、Java】【Python-数据分析】...

Python中DataFrame常用统计方法

hutaotaotao的博客

05-08

1884

python用dataframe处理数据时常用的统计方法

如何统计DataFrame中各列数据分类的各个不同数据出现的次数

weixin_35749440的博客

12-23

4019

可以使用 value_counts 函数来统计每个不同数据在数据列中出现的次数。例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含一列名为 'col'。要统计 'col' 列中各个不同数据的出现次数，可以使用以下代码： counts = df['col'].value_counts() 此代码将返回一个由各个数据和它们在 'col' 列中出现的次数组成的 Series。例如，假设...

pandas dataframe 统计某一列的值出现的次数并形成一列新的列

jp_666的博客

11-08

3189

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。

Spark DataFrame统计某列特征不同个数

Buevara的博客

03-19

1万+

Scala版本 import spark.implicits._ var data1 = Seq( ("0", "2002", "196", "1", "bai"), ("1", "4004", "192", "2", "wang"), ("0", "7007", "95", "3", "wang"), ("0", "4004", "4", "4", "wang"), ("0...

python 连续三个数满足条件_计算满足条件的连续值数（Pandas Dataframe）

weixin_39960019的博客

12-05

733

这是一个带有^{}-# https://stackoverflow.com/a/52718782/ @Divakardef maxisland_start_len_mask(a, fillna_index = -1, fillna_len = 0):# a is a boolean arraypad = np.zeros(a.shape[1],dtype=bool)mask = np.vstack...

python dataframe某列满足特定值的数量

laocooon的博客

02-15

1808

import numpy as np import pandas as pd four_dice = np.zeros([pow(6,4),5]) n = 0 outcomes = [1,2,3,4,5,6] for i in outcomes: for j in outcomes: for k in outcomes: for l in outcomes: four_dice[n,:] = [i,j,k,l,i+j+...

pandas DataFrame 用法--查看和选择数据

一分耕耘一分收获

11-15

1万+

1.使用 .head() 查看 DataFrame 头部数据 2.使用 .tail() 查看 DataFrame 尾部数据 3.使用 .describe() 查看 DataFrame 统计数据 4.使用 .T查看 DataFrame 转置数据 5. 使用 .sort_index() 查看按照轴排序的数据 6. 使用 .sort_values() 查看按照值排序的数据 7.at 函数：通过行名和列名来取值（取行名为a, 列名为A的值） 8.iat 函数...