pandas 求某一列的个数
时间: 2023-07-01 18:27:55 浏览: 69
你可以使用 pandas 库中的 value_counts 方法来计算某一列中每个元素出现的次数,返回一个 Series 类型的对象。例如,假设你的数据集为 df,想要计算列名为 'column_name' 的列中每个元素出现的次数,可以使用以下代码:
```python
counts = df['column_name'].value_counts()
```
其中,counts 为返回的 Series 对象,可以通过以下方式访问其中的元素:
```python
counts[index]
```
其中 index 是要查询的元素的值。
相关问题
pandas统计某一列中特定元素的个数
可以使用 `value_counts()` 方法来统计某一列中特定元素的个数。例如,假设有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中有一列名为 `column_name`,要统计其中元素为 `'A'` 的个数,可以使用以下代码:
```python
df['column_name'].value_counts()['A']
```
这将返回元素为 `'A'` 的个数。如果要统计多个元素的个数,可以将这些元素放入一个列表中,如下所示:
```python
df['column_name'].value_counts(['A', 'B', 'C'])
```
这将返回元素为 `'A'`、`'B'` 和 `'C'` 的个数。
pandas获取一列数据的个数
可以使用 pandas 中的 value_counts() 函数来获取一列数据中每个值的个数,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']})
# 获取 'fruit' 列中每个值的个数
counts = df['fruit'].value_counts()
print(counts)
```
输出:
```
banana 3
apple 2
orange 1
Name: fruit, dtype: int64
```
其中,'fruit' 列中共有 3 个 'banana',2 个 'apple',1 个 'orange'。