df.CLASIFFICATION_FINAL.value_counts()
时间: 2024-05-17 10:17:13 浏览: 14
这是一个 Python 代码片段,它在 Pandas 数据库中计算一个名为 "CLASIFFICATION_FINAL" 的列中每个值的出现次数,并将结果以降序方式呈现。如果您在数据框中有一个名为 "df" 的 DataFrame,那么这段代码可以帮助您了解这个 DataFrame 中每个不同的 "CLASIFFICATION_FINAL" 值出现的频率。
相关问题
df.value_counts()怎么用
df.value_counts()是pandas中的一个函数,可以用于计算Series中每个元素出现的次数。具体用法如下:
1. 对于Series,直接调用value_counts()函数即可:
```
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.value_counts())
```
输出结果为:
```
3 2
2 2
1 2
5 1
4 1
dtype: int64
```
2. 对于DataFrame,可以指定哪些列进行计算。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']})
print(df['A'].value_counts())
```
输出结果为:
```
3 2
2 2
1 2
5 1
4 1
Name: A, dtype: int64
```
这里只计算了DataFrame中的'A'列。
df.value_counts()
As an AI language model, I don't have access to any specific dataframe to execute code. However, in general, `df.value_counts()` is a method used in pandas library of Python to count the number of occurrences of each unique value in a series or dataframe column. It returns a new series with counts of unique values in descending order.