print s.value_counts()
时间: 2024-05-06 21:15:51 浏览: 11
这段代码是用来统计一个Series(一维数组)中各个元素出现的次数,返回的是一个新的Series,其中每个元素是原Series中的一个唯一值,而每个元素对应的值则是它在原Series中出现的次数。
例如,如果 s 是一个包含以下元素的Series:
```
s = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 3, 3])
```
那么执行 `s.value_counts()` 后会返回:
```
3 4
1 3
2 2
dtype: int64
```
表示 3 出现了 4 次,1 出现了 3 次,2 出现了 2 次。其中,`dtype: int64` 表示返回的Series中的值类型为整型。
相关问题
.value_counts()
The `.value_counts()` method is a pandas method that can be applied to a pandas Series or DataFrame object. It returns a new pandas Series object that contains the counts of unique values in the original Series or DataFrame object. The resulting Series object is sorted in descending order of the value counts. This method is often used to explore the distribution of values in a dataset.
Example:
```
import pandas as pd
data = pd.Series(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])
counts = data.value_counts()
print(counts)
```
Output:
```
apple 3
banana 2
orange 1
dtype: int64
```
y.value_counts()
这是一个 Pandas 库中的 Series 对象的方法,用于计算 Series 中每个唯一值出现的频率。它返回一个新的 Series,其中包含每个唯一值及其出现的次数。例如:
```
import pandas as pd
data = [1, 1, 2, 3, 3, 3]
s = pd.Series(data)
counts = s.value_counts()
print(counts)
# 输出:
# 3 3
# 1 2
# 2 1
# dtype: int64
```
上面的代码中,我们创建了一个包含重复值的 Series 对象 `s`,然后调用 `value_counts()` 方法计算每个唯一值出现的次数,将结果存储在变量 `counts` 中,并将其打印出来。输出结果显示了每个唯一值及其出现的次数。例如,数字 3 出现了 3 次,数字 1 出现了 2 次,数字 2 出现了 1 次。