获取熊猫数据框中某列的频率计数
原文:https://www . geeksforgeeks . org/get-frequency-counts-in-pandas-data frame/
给定一个熊猫数据帧，我们需要在这个数据帧的一列或多列中找到每个项目的频率计数。这可以通过多种方式实现:
方法#1: 使用Series.value_counts()
这种方法适用于熊猫。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。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# sample dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'g2g', 'g2g', 'g2g',
'bar', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b'] })
# frequency count of column A
count = df['A'].value_counts()
print(count)
输出:
方法 2: 使用GroupBy.count()
此方法可用于计算单个列上对象的频率。将一个数据框对象分组到一列后，我们可以对结果分组对象应用count()方法，以获得包含频率计数的数据框对象。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# sample dataframe
df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'g2g', 'g2g', 'g2g',
'bar', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b'] })
# Multi-column frequency count
count = df.groupby(['A']).count()
print(count)
输出:
方法#3: 使用GroupBy.size()
此方法可用于计算单列或多列上对象的频率。将一个数据框对象分组到一列或多列后，我们可以对生成的组对象应用size()方法，以获得包含频率计数的序列对象。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# sample dataframe
df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'g2g', 'g2g', 'g2g',
'bar', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b'] })
# Multi-column frequency count
count = df.groupby(['A', 'B']).size()
print(count)
输出:
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