Comment puis-je compter la fréquence des lignes identiques dans un DataFrame pandas basé sur plusieurs colonnes ?

Susan Sarandon
Libérer: 2024-10-25 02:03:02
original
685 Les gens l'ont consulté

How can I count the frequency of identical rows in a pandas DataFrame based on multiple columns?

Obtenir le nombre de fréquences à partir de plusieurs colonnes de trames de données

Pour déterminer la fréquence des lignes identiques dans une trame de données, vous pouvez utiliser la méthode groupby() avec la fonction size(). Cette technique vous permet de compter les occurrences de combinaisons uniques de valeurs sur plusieurs colonnes.

Considérez le dataframe suivant :

   Group | Size |
---------+------+
   Short | Small |
   Short | Small |
   Moderate | Medium |
   Moderate | Small |
   Tall | Large |
Copier après la connexion

Pour compter la fréquence de chaque ligne, nous pouvons regrouper le dataframe par les colonnes "Groupe" et "Taille" et utilisez la fonction size() pour déterminer le nombre de fois que chaque ligne apparaît :

<code class="python">import pandas as pd

# Load the sample data
data = {'Group': ['Short', 'Short', 'Moderate', 'Moderate', 'Tall'], 'Size': ['Small', 'Small', 'Medium', 'Small', 'Large']}
df = pd.DataFrame(data)

# Option 1:
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()

# Option 2: Reset the index to convert the Series to a DataFrame
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")

# Option 3: Use as_index=False to create a DataFrame without an index
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>
Copier après la connexion

Les trames de données résultantes fourniront le nombre de fréquences pour chaque combinaison de "Groupe" " et "Taille". Par exemple, le résultat peut apparaître comme suit :

  Group | Size | Time
--------+------+------
  Moderate | Medium | 1
  Moderate | Small | 1
  Short | Small | 2
  Tall | Large | 1
Copier après la connexion

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

source:php.cn
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Derniers articles par auteur
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal
À propos de nous Clause de non-responsabilité Sitemap
Site Web PHP chinois:Formation PHP en ligne sur le bien-être public,Aidez les apprenants PHP à grandir rapidement!