统计dataframe中一列中值的数量

你可以使用 pandas 库中的 value_counts() 方法来统计 DataFrame 中某一列的值的数量。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计 'A' 列中每个值的数量
value_counts = df['A'].value_counts()
print(value_counts)

输出结果将会是：

apple     3
banana    2
orange    1
Name: A, dtype: int64

这里，'A' 列中的每个值及其对应的数量被统计出来了。

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统计DataFrame中某一列固定值的量的代码

假设你要统计DataFrame中某一列固定值的数量，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Mike', 'Lisa', 'Rose'], 
        'Age': [25, 30, 28, 32, 27], 
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F'], 
        'Nationality': ['USA', 'USA', 'Canada', 'China', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计'Nationality'列中值为'USA'的数量
count = len(df[df['Nationality'] == 'USA'])

print(count) # 输出结果为 3

上述代码创建了一个DataFrame，然后通过`df[df['Nationality'] == 'USA']`筛选出'Nationality'列值为'USA'的行，最后使用`len()`函数统计筛选结果的数量。

python dataframe 统计某一列特定值

要统计DataFrame中某一列中特定值的数量，可以使用pandas库中的value_counts()方法。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一个名为'gender'的列，我们想要统计'gender'列中值为'male'的数量：

male_count = df['gender'].value_counts()['male']

这将返回'gender'列中值为'male'的数量。如果我们想要同时统计'male'和'female'的数量，可以省略括号内的参数：

gender_counts = df['gender'].value_counts()

这将返回一个Series对象，其中包含'gender'列中每个不同值的数量。我们可以使用以下代码访问特定值的计数：

male_count = gender_counts['male']
female_count = gender_counts['female']