Python | Pandas index . value _ counts()
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Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。 熊猫 Index.value_counts() 函数返回包含唯一值计数的对象。结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最常出现的元素。默认情况下不包括数值。
语法:index . value _ counts(normalize =False，sort=True，升序= False，bins = None，dropna=True) 参数: normalize : 如果为 True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。 排序:按值排序 升序:按升序排序 条块:与其对值进行计数，不如将它们分组到半开条块中，这是 pd.cut 的一种便利，只适用于数字数据 dropna : 不包括 NaN 的计数。 T21】返回:计数:系列
示例#1: 使用 Index.value_counts()函数计算给定索引中唯一值的数量。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the index
idx = pd.Index(['Harry', 'Mike', 'Arther', 'Nick',
'Harry', 'Arther'], name ='Student')
# Print the Index
print(idx)
输出:
Index(['Harry', 'Mike', 'Arther', 'Nick', 'Harry', 'Arther'], dtype='object', name='Student')
让我们找出索引中所有唯一值的计数。
Python 3
# find the count of unique values in the index
idx.value_counts()
输出:
Harry 2
Arther 2
Nick 1
Mike 1
Name: Student, dtype: int64
该函数已返回给定索引中所有唯一值的计数。请注意，函数返回的对象包含以降序排列的值。
示例#2: 使用 Index.value_counts()函数查找给定索引中所有唯一值的计数。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the index
idx = pd.Index([21, 10, 30, 40, 50, 10, 50])
# Print the Index
print(idx)
输出:
Int64Index([21, 10, 30, 40, 50, 10, 50], dtype='int64')
让我们计算索引中所有唯一值的出现次数。
Python 3
# for finding the count of all
# unique values in the index.
idx.value_counts()
输出:
10 2
50 2
30 1
21 1
40 1
dtype: int64
该函数返回了索引中所有唯一值的计数。
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