Python pandas数据计数函数value_counts

Posted 2023-04-19

参考技术A

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

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号

Python Pandas 使用 dataframe.stack().value_counts() - 如何获取计数对象的值？

【中文标题】Python Pandas 使用 dataframe.stack().value_counts() - 如何获取计数对象的值？

【英文标题】：Python Pandas Using dataframe.stack().value_counts() -- How to get values of counted objects?

【发布时间】：2017-03-09 00:22:02

【问题描述】：

我有一个数据框，其中每一行代表一周中的某一天，每一列代表当天与服务器通信失败的联网设备的序列号。

我正在尝试获取一整周未能通信的一系列序列号。

代码块：

counts = df.stack().value_counts()
seven_day = counts[counts == 7]
for a in seven_day:
    print(a)

问题是没有打印任何内容。我想要的是序列号列表，而不是计数本身。

这个问题是来自： Python Pandas -- Determine if Values in Column 0 Are Repeated in Each Subsequent Column

【问题讨论】：

你想遍历索引seven_day = counts[counts == 7] for a in seven_day.index: print(a)

【参考方案1】：

value_counts 返回一个 Series，其中值作为索引，计数作为值，所以你想遍历索引：

counts = df.stack().value_counts()
seven_day = counts[counts == 7]
for a in seven_day.index:
    print(a)

应该工作

【讨论】：

就是这样。感谢@EdChum 在这两个问题上帮助我。

【参考方案2】：

另一种解决方案是使用Series.iteritems:

counts = df.stack().value_counts()
seven_day = counts[counts == 7]

for index, val in seven_day.iteritems():
    print(index)