统计熊猫数据框中项目集的出现频率
原文:https://www . geesforgeks . org/count-pandas-data frame 中的项目集频率/
在本文中，我们将解释如何计算熊猫给定数据帧中的项目集频率。使用 count()、size()方法、Series.value_counts()和 pandas。Index.value_counts()方法我们可以统计给定 DataFrame 中项目集的出现频率。在这里，我们将解释如何在实践中使用这些函数的几个例子。
原始数据:
例 1:
使用 Series.value_counts(): 此方法适用于熊猫。系列对象。由于每个 DataFrame 对象都是 Series 对象的集合，因此我们可以应用此方法来获取一列中值的频率计数。
Python 3
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['Box', 'Color', 'Pencil', 'Eraser',
'Color', 'Pencil', 'Eraser', 'Color',
'Color', 'Eraser', 'Eraser', 'Pencil'],
'B': ['Jammu', 'Kolkata', 'Bihar', 'Gujrat',
'Kolkata', 'Bihar', 'Jammu', 'Bihar',
'Gujrat', 'Jammu', 'Kolkata', 'Bihar']
})
count = df['A'].value_counts()
display(count)
count = df['B'].value_counts()
display(count)
输出:
示例 2: 使用熊猫数据框大小()
它返回元素的总数，通过将 shape 方法返回的行和列相乘进行比较。
Python 3
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['Box', 'Color', 'Pencil', 'Eraser',
'Color', 'Pencil', 'Eraser', 'Color',
'Color', 'Eraser', 'Eraser', 'Pencil'],
'B': ['Jammu', 'Kolkata', 'Bihar', 'Gujrat',
'Kolkata', 'Bihar', 'Jammu', 'Bihar',
'Gujrat', 'Jammu', 'Kolkata', 'Bihar']
})
freq = df.groupby(['A']).size()
display(freq)
freq = df.groupby(['B']).size()
display(freq)
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