Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah Saya Boleh Mencari Kekerapan Nilai dengan Cekap dalam Lajur Bingkai Data Pandas?

Bagaimanakah Saya Boleh Mencari Kekerapan Nilai dengan Cekap dalam Lajur Bingkai Data Pandas?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-12-25 19:30:10
asal
485 orang telah melayarinya

How Can I Efficiently Find Value Frequencies in a Pandas Dataframe Column?

Mencari Kekerapan Nilai dalam Lajur Bingkai Data

Dalam banyak senario manipulasi data, adalah penting untuk menentukan kekerapan setiap nilai unik dalam lajur bingkai data. Untuk menangani keperluan ini, pertimbangkan set data berikut:

category
cat a
cat b
cat a
Salin selepas log masuk

Matlamatnya adalah untuk menjana jadual yang memaparkan setiap nilai unik dan kekerapan sepadannya:

category   freq 
cat a       2
cat b       1
Salin selepas log masuk

Untuk mencapai hasil ini, kaedah value_counts() menawarkan penyelesaian yang mudah:

df['category'].value_counts()
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan kaedah groupby() seiring dengan count():

df.groupby('category').count()
Salin selepas log masuk

Kedua-dua teknik secara berkesan menangani masalah mencari frekuensi nilai dalam lajur bingkai data, memberikan pemahaman yang jelas tentang pengedaran dalam data.

Untuk maklumat lanjut dan dokumentasi , rujuk dokumentasi rasmi Pandas. Selain itu, jika mahu, anda boleh menggunakan kaedah transform() untuk menambah lajur kekerapan kembali ke kerangka data asal:

df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencari Kekerapan Nilai dengan Cekap dalam Lajur Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan