pandas count
时间: 2023-08-04 07:02:24 浏览: 54
pandas 的 groupby 函数可以按照指定的列进行分组,并统计每组的数量。使用方法如下:
```
df.groupby('column_name').size()
```
或者
```
df.groupby('column_name').count()
```
其中,column_name 是需要分组的列。size() 函数返回每组的数量,count() 函数返回每列每组的非 NA 值的数量。
相关问题
python pandas count
你可以使用 Pandas 中的 `value_counts()` 方法来对 DataFrame 或 Series 进行计数。它会返回每个唯一值的计数结果。
例如,如果你有一个名为 `data` 的 DataFrame,并且想要计算某一列中每个唯一值的计数,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'column': ['A', 'B', 'A', 'A', 'C', 'B']})
# 使用 value_counts() 方法进行计数
counts = data['column'].value_counts()
print(counts)
```
这将输出以下结果:
```
A 3
B 2
C 1
Name: column, dtype: int64
```
其中每个唯一值作为索引,而计数作为对应的值。
pandas.count
`pandas.count()`是一个Pandas库的函数,用于计算数据框(DataFrame)或者序列(Series)中的非空值的数量。具体来说,`count()`函数将返回一个Series,其中包含每个列(或行)中非空值的数量。
使用示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, None], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算每列中的非空值数量
count = df.count()
print(count)
```
输出结果为:
```
A 2
B 1
C 3
dtype: int64
```
可以看到,`count()`函数返回一个包含每列中非空值数量的Series。在这个例子中,第一列中有2个非空值,第二列中有1个非空值,第三列中有3个非空值。