df_counts = df_counts.reset_index()

时间: 2024-04-26 16:20:41 浏览: 154

pandas计数 value_counts()的使用

5星 · 资源好评率100%

### pandas计数 value_counts() 的使用详解在数据分析领域，`pandas` 是一个非常重要的 Python 库，它提供了高效的数据结构以及数据处理工具。其中一个常用的功能是 `value_counts()` 方法，它可以用来统计数据集中各个唯一值出现的次数。本文将详细介绍 `value_counts()` 方法的用法，并通过具体示例来帮助读者更好地理解和应用这一功能。 #### 1. Series 情况下的 `value_counts()` 在 `pandas` 的 `Series` 对象中，`value_counts()` 可以用来统计每个唯一值出现的频次，并按照出现次数从多到少进行排序。这对于快速了解数据分布情况非常有用。 ##### 示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个包含多个城市的 DataFrame df = pd.DataFrame({ '区域': ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'], '10月份销售': ['0.477468', '0.195046', '0.015964', '0.259654', '0.856412', '0.259644'], '9月份销售': ['0.347705', '0.151220', '0.895599', '0.236547', '0.569841', '0.254784'] }) # 输出原始 DataFrame print(df) # 统计每个区域出现的次数 print(df['区域'].value_counts()) # 输出结果： # 太原 3 # 西安 2 # 郑州 1 # Name: 区域, dtype: int64 ``` 从上面的示例可以看到，`value_counts()` 默认按照降序排列各个唯一值及其出现次数。如果需要按升序排列，则可以通过设置参数 `ascending=True` 实现： ```python # 设置参数 ascending=True 来实现升序排列 print(df['区域'].value_counts(ascending=True)) # 输出结果： # 郑州 1 # 西安 2 # 太原 3 # Name: 区域, dtype: int64 ``` 另外，还可以通过设置 `normalize=True` 参数来获取每个唯一值出现的比例（即占比），这对于理解数据分布特性很有帮助： ```python # 获取每个区域出现的比例 print(df['区域'].value_counts(normalize=True)) # 输出结果： # 太原 0.500000 # 西安 0.333333 # 郑州 0.166667 # Name: 区域, dtype: float64 ``` #### 2. DataFrame 情况下的 `value_counts()` 当处理 `DataFrame` 时，可以使用 `apply()` 方法结合 `value_counts()` 来统计每一列中唯一值的出现次数。这样可以同时查看多个列的统计数据。 ##### 示例代码： ```python # 创建一个包含两个城市列的 DataFrame df = pd.DataFrame({ '区域1': ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'], '区域2': ['太原', '太原', '西安', '西安', '西安', '太原'] }) # 输出原始 DataFrame print(df) # 使用 apply() 方法来统计每列中的值 print(df.apply(pd.value_counts)) # 输出结果： # 区域1 区域2 # 西安 2 NaN 3 2.0 # 太原 3 NaN 3 3.0 # 郑州 1 NaN 0 NaN ``` 这里需要注意的是，如果某个值在某列中未出现，则对应的计数会显示为 `NaN`。这有助于识别哪些值在某些列中不存在。 #### 总结 `value_counts()` 是一个非常实用的工具，可以帮助用户快速地了解数据集中的值分布情况。无论是对于单个 `Series` 还是整个 `DataFrame`，这个方法都能提供有价值的信息。通过对 `ascending` 和 `normalize` 参数的不同设置，可以灵活地调整输出结果，从而更好地满足数据分析的需求。希望本文能帮助您更深入地掌握 `value_counts()` 的使用技巧，从而在实际工作中更加得心应手。

这段代码是使用 Pandas 库对数据框进行重置索引。首先使用 `reset_index()` 方法将 `df_counts` 数据框的行索引重置。在这个操作中，原来的行索引将变成新的一列，新的行索引将从 0 开始自动编号。最终，这段代码将生成一个新的数据框 `df_counts`，其中包含了原数据框 `df_tmp3` 中所有城市的名称和对应的 4A-5A 景区数量，且每行都有自动编号的行索引。这个操作通常用于重置数据框的行索引，以便进行后续的操作和可视化。

阅读全文

df_counts = df_counts.reset_index()

相关推荐

Look-up-words.rar_look up

Stem.rar_stemming_分词 英文

df_tmp1 = df[['城市','销量']] df_counts = df_tmp1.groupby('城市').sum() df_counts = df_counts.reset_index() df_counts['城市'] = df_counts['城市'].replace(prov_dic)

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义

解释这串代码df_age_count = df_age.groupby('age_group')['y'].value_counts().unstack(fill_value=0).reset_index()

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack()这段代码如何改进

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack()这段代码如何改进成一维数据

major_count = df["学校名称"].value_counts().rename_axis("学校名称" ).reset_index(name="专业名称")

type_count = df['类型'].value_counts()，type_count是什么类型的数据，如何将它转化为二维数组

value_counts().reset_index()

for col in ['class', 'employer_type', 'industry', 'work_year',]: tmp=train_public[col].value_counts().rename_axis(col).reset_index(name='counts') fig = px.pie(tmp, values='counts', names=col,title=f'ratio of counts {col}') fig.show() 改为matplotlib.pyplot下画出的饼图的代码

最新推荐

RuoYi-Vue3(1).zip

multisim 仿真ADS8322仿真

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

管理建模和仿真的文件

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

易语言实现画板图像缩放功能教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

Stem.rar_stemming_分词英文

c语言从链式队列中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写