Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Wie kann ich die Häufigkeit von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte zählen?

Wie kann ich die Häufigkeit von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte zählen?

Linda Hamilton
Freigeben: 2024-12-10 21:22:11
Original
758 Leute haben es durchsucht

How Can I Count the Frequency of Values in a Pandas DataFrame Column?

Häufigkeit von Werten in Datenrahmenspalten zählen

Bei einem Datenrahmen mit einer Spalte, die kategoriale Werte enthält, müssen Sie möglicherweise die Häufigkeit zählen des Auftretens jedes einzelnen Werts.

Bedenken Sie Folgendes Datenrahmen:

category
cat a
cat b
cat a
Nach dem Login kopieren

Um die unterschiedlichen Werte und ihre entsprechenden Häufigkeiten abzurufen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Verwenden von value_counts()

Wie vorgeschlagen von @DSM, verwenden Sie value_counts(), um dies zu erreichen Aufgabe:

In [37]:
df = pd.DataFrame({'a':list('abssbab')})
df['a'].value_counts()
Nach dem Login kopieren

Ausgabe:

b    3
a    2
s    2
dtype: int64
Nach dem Login kopieren

Verwendung von groupby() und count()

Alternativ: Sie können groupby() und verwenden count():

In [38]:
df.groupby('a').count()
Nach dem Login kopieren

Ausgabe:

   a
a   
a  2
b  3
s  2

[3 rows x 1 columns]
Nach dem Login kopieren

Zusätzliche Optionen:

Weitere Einblicke finden Sie unter zur Pandas-Dokumentation unter https://pandas.pydata.org.

Häufigkeit wieder integrieren in der Datenrahmen

Wenn Sie die Frequenzwerte wieder zum ursprünglichen Datenrahmen hinzufügen möchten, können Sie transform() mit count() verwenden:

In [41]:
df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')
df
Nach dem Login kopieren

Ausgabe:

   a freq
0  a    2
1  b    3
2  s    2
3  s    2
4  b    3
5  a    2
6  b    3

[7 rows x 2 columns]
Nach dem Login kopieren

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Häufigkeit von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte zählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage