根据多个数据帧列获取频率计数
在给定的数据帧中，每行由多列组成，通常有必要确定重复行出现的频率。这个任务可以使用 Python 的 pandas 库来完成。
解决方案
pandas groupby() 函数允许根据特定列对行进行分组。要计算重复行的频率，我们可以按所需的列进行分组并利用 size() 函数：
<code class="python">dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()</code>
此代码将生成一个 pandas.Series 对象，其中组键作为索引和频率算作值。要将其转换为数据帧，我们可以使用 reset_index() 函数：
<code class="python">dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")</code>
在此示例中，生成的数据帧将包含“Group”、“Size”和“Time”列，其中“Time”代表频率计数。
另一种方法是在 groupby() 中使用 as_index=False 参数：
<code class="python">dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>
这将直接生成数据帧，而不需要进一步索引操作。
通过利用这些技术，您可以轻松获得基于数据帧中多个列的频率计数，并获得有关数据分布的宝贵见解。
以上是如何基于多列统计 Pandas DataFrame 中重复行的频率？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
