pandas库统计某一列重复值

可以使用pandas库中的value_counts()函数来统计某一列的重复值。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一列名为“color”的颜色名称。要统计每种颜色出现的次数，可以使用以下代码：

counts = df['color'].value_counts()
print(counts)

该代码将输出每种颜色出现的次数，以及它们在数据中的百分比。例如，输出可能如下所示：

red       5
green     3
blue      2
yellow    1
Name: color, dtype: int64

这表示红色出现了5次，绿色出现了3次，蓝色出现了2次，黄色出现了1次。

相关问题

pandas库查看某一列是否用重复值，有多少

个重复值

可以使用pandas库的duplicated()和sum()方法来查看某一列是否有重复值，并统计重复值的数量。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 查看B列是否有重复值
print(df['B'].duplicated())

# 统计B列中重复值的数量
print(df['B'].duplicated().sum())

输出结果如下：

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6    False
7    False
8    False
9    False
Name: B, dtype: bool
0

可以看到，B列中没有重复值，重复值的数量为0。

pandas dataframe 统计一列中各个值出现的次数

可以使用`value_counts()`方法来统计一列中各个值出现的次数，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})

# 统计'fruit'列中各个值出现的次数
counts = df['fruit'].value_counts()

print(counts)

输出结果为：

banana    3
apple     2
orange    1
Name: fruit, dtype: int64

其中，索引为各个出现过的值，值为出现的次数。