df = pd.DataFrame({ 'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'orange'] })计算 'fruit' 列中banana出现的次数
时间: 2023-10-23 10:27:27 浏览: 20
可以使用 Pandas 库的 value_counts() 函数来计算 'fruit' 列中每个元素出现的次数,然后再通过字典索引的方式获取 'banana' 元素的出现次数。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'orange']
})
banana_count = df['fruit'].value_counts()['banana']
print("banana 出现的次数为:", banana_count)
```
运行结果如下:
```
banana 出现的次数为: 4
```
相关问题
df1=pd.DataFrame({‘fruit’:[‘apple’,’banana’,’orange’,’apple’,’banana’] 将df1按’fruit’分组
A:
你好,按'fruit'分组的代码如下:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana']})
grouped = df1.groupby('fruit')
for name, group in grouped:
print(name)
print(group)
```
输出结果为:
```
apple
fruit
0 apple
3 apple
banana
fruit
1 banana
4 banana
orange
fruit
2 orange
```
以上代码将数据框df1按'fruit'列分组,并打印出每个组的名称和内容。
df1=pd.DataFrame({‘fruit’:[‘apple’,’banana’,’orange’,’apple’,’banana’],’color’:[‘yellow’,’red’,’yellow’,’cyan’,’cyan],’price’:[8.5,6.8,5.6,7.8,6.4]}) 将df1按’fruit’分组
A:
可以使用`groupby`方法对DataFrame进行按某一列分组:
```
grouped = df1.groupby('fruit')
```
这样就可以得到一个GroupBy对象,其中每个分组的数据可以通过`.get_group()`方法获取,例如:
```
apples = grouped.get_group('apple')
```
也可以对每个分组进行聚合操作,例如求平均值:
```
avg_price = grouped['price'].mean()
```
这样得到的是一个新的DataFrame,其中列名为分组列名,每行包含该分组的平均值。
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