python：pandas计算各项出现次数， 并输出各行数据

最新推荐文章于 2023-11-08 09:56:12 发布
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#python #数据分析 #大数据

在处理大量数据时，使用Python的pandas库可以高效地计算数据列的重复次数。针对含有ABC三列的表格，通过聚焦A列进行去重统计，可以迅速获取重复次数最多的100行记录，避免了Excel处理大数据时的性能问题。解决方案包括导入数据、计算A列重复次数、筛选前1000行并去重，最后保存结果。

今天在工作中遇到一个需求：有一个ABC三列的表，其中A列数据大量重复，且BC列不同。现在需要根据A列的数据，汇总A列去重并输出重复次数最多的100行（N行）

原始表类似于这样：

A B C 
FFFEFFFEFFF 71956 1
FFFF7FFF7FF 28994 2
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Pandas统计每列元素出现的次数——value_counts
PzBlockchain的博客
09-20 1144
通过以上代码，我们可以方便地使用Pandas的value_counts方法来统计每列元素出现的次数，并根据需要进行进一步分析和处理。上述代码中，我们使用了DataFrame的[]运算符来选择出需要统计的列，然后调用value_counts方法进行统计。上述代码中，我们使用了apply函数，将value_counts方法应用于DataFrame的每一列。最后，我们打印输出counts的值，即每列元素的出现次数。接下来，我们可以使用DataFrame的value_counts方法来统计每列元素的出现次数。
使用Pandas进行列元素出现次数统计（value_counts）
HnrzLinux的博客
09-17 1370
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。
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
weixin_39405468的博客
03-03 3403
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...
Pandas查看离散型Series值的种类并统计出现次数
NormanBeita的博客
04-23 1万+
import pandas as pd ser = pd.Series(["a","b","c","a"]) ser.unique() #array(['a', 'b', 'c'], dtype=object) ser.value_counts() #a 2 #c 1 #b 1 #dtype: int64
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 3193
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。
【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用07篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的集中趋势
张陈亚的博客
01-04 774
Python数据分析Pandas工具使用07篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的集中趋势
Python在大数据处理中的应用：Pandas与PySpark性能对决
[Python在大数据处理中的应用：Pandas与PySpark性能对决](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/00265161381a48acb234c0446f42f049.png) # 1. 大数据处理的基本概念与需求 大数据是近年来IT行业的一个热门话题，其...
pandas数据处理与分析补充习题（二）
qq_42409797的博客
10-22 653
pandas数据处理与分析补充习题，大家互相交流学习
python 住区数据_GitHub - dstao/data_analysis: 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析...
weixin_33747775的博客
02-09 1358
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况，帮助我们...
利用pandas的value_counts()实现统计列表中每个嵌套元组出现的次数
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
05-20 1万+
import pandas as pd b = [(1, 2), (1, 2), (1, 2), (2, 3), (2, 3), (3, 4)] result = pd.value_counts(b).rename_axis('数据').reset_index(name='出现次数') print(result) for i in range(3): print(result['数据'][i][0], result['数据'][i][1], result['出现次数'][i]) ...
Pandas统计重复的列里面的值方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Pandas统计重复的列里面的值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas 统计某列的值出现的次数，并删除出现一次的值
WGS.
05-25 4773
删除ad_position_id这一列，出现一次的值，把出现一次的ad_position_id放到一个列表，删除 train_flle_path = 'data/pre_data3.csv' source_data = pd.read_csv(train_flle_path) print(len(source_data)) d = pd.DataFrame(source_data.ad_position_id.value_counts()) d.columns = ['nums'] # 出现一次的全部删
python pandas 统计列中关键字一共出现的次数
专注技术分享
10-29 4629
# 姓名 性别 年龄 # 0 张三 男 11 # 1 李四 女 16 # 2 赵五 男 12 # 3 张三 男 11 # 4 赵五 男 12 # 5 赵五 男 12 import pandas as pd df = pd.read_excel('./test.xlsx') print(df) print("-----------") a = df.value_counts() #统计姓名一共出现次数 print(a) # 姓名 性别 年龄 # 赵五 男
pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率
ljp1919的专栏
02-13 2885
背景 某一列是字符串，想要统计该列字符串分词结果后各词出现的词频。 示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/2/13 4:18 下午 # @Author : JasonLiu # @FileName: test.py import pdb import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( [[104472, "R.X. Yah & Co"], [104873,
利用数据透视表统计出现的次数
modi000的博客
08-28 1891
注意：字段是用拖动的方式，直接拖动到求和栏中。
【Pandas数据处理100例】（八十五）：Pandas将DataFrame数据转化成字典数据
优快云 精品推荐
11-30 1467
该函数可以实现将Pandas中的DataFrame数据导出为Python中的字典格式数据。
pandas 统计某一列中各个值的出现次数
殇~浅心
06-29 3万+
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)
Pandas提取某一列出现次数最多的元素
VnReact的博客
09-17 795
在使用Python中的Pandas库时，我们经常会遇到需要提取某一列中出现次数最多的元素的情况。接下来，我们可以使用Pandas的value_counts()方法来统计某一列中各个元素的出现次数，并通过sort_values()方法按照出现次数进行排序。总结起来，本文介绍了如何使用Pandas来提取某一列中出现次数最多的元素。在实际应用中，这个功能可以帮助我们了解数据的分布情况，从而做出更好的决策。为了提取出现次数最多的元素，我们可以使用index属性来获取Series中的第一个元素。
Pandas根据字段(列)查看具体有哪些重复的数据
热门推荐
theskylife的博客
06-22 3万+
1.场景描述 近日，在进行数据整理时，需要根据某些列来找出具体重复的数据有哪些，废话不多说，先把图放上先。 import pandas as pd test_df=pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三'], 'level':[10,3,8,14,2,3,18], 'info':['吵闹','安静','中等','吵闹','安静','安静','吵闹'],
Python数据清洗入门：Pandas实操手册
Pandas作为Python中最常用的数据处理库之一，它为数据分析提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。 本《python数据清洗Pandas指导手册》是一本专为Python初学者设计的手册，旨在帮助读者快速掌握...
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