df['人员类型'].value_counts()
时间: 2023-08-14 11:05:24 浏览: 59
`df['人员类型'].value_counts()` is a method used to count the number of occurrences of each unique value in the '人员类型' column of a pandas DataFrame `df`, and return the result as a new DataFrame with the count of each value sorted in descending order.
For example, if the '人员类型' column contains the following values: '员工', '经理', '实习生', '员工', '实习生', '员工', '经理', '实习生', '实习生', '员工', the output of `df['人员类型'].value_counts()` would be:
```
实习生 4
员工 4
经理 2
```
This means that '实习生' and '员工' both occurred 4 times, and '经理' occurred 2 times in the '人员类型' column of the DataFrame.
相关问题
df.LoyaltyIsAutoLost.value_counts()
这行代码计算了数据集df中LoyaltyIsAutoLost列中每个取值的数量,返回一个Series对象。其中,Series对象的索引是LoyaltyIsAutoLost列中的取值,值是每个取值在数据集中出现的次数。通过调用value_counts函数,可以了解数据集中各个取值的分布情况。
例如,如果LoyaltyIsAutoLost列中有两个取值0和1,那么这行代码的输出结果将会是一个长度为2的Series对象,其中包含了0和1两个索引,以及它们在数据集中出现的次数。这个结果可以帮助我们了解数据集中目标变量的分布情况,从而为后续的建模和评估工作提供参考。
df.value_counts().to_frame().to_excel()数据导出excel
您可以使用 pandas 库中的 `to_excel()` 方法将 DataFrame 中的数据导出到 Excel 文件中。下面是一个示例:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']
})
# 对 Name 列进行计数,并将结果导出到 Excel 文件中
value_counts = df['Name'].value_counts().to_frame()
value_counts.to_excel('value_counts.xlsx', index_label='Name')
```
在上面的示例中,`value_counts` 变量包含了对 `df['Name']` 列中每个值的计数。`to_excel()` 方法将 `value_counts` 变量中的数据导出到名为 `value_counts.xlsx` 的 Excel 文件中,并将行索引标记为 'Name'。