value_counts和sort_vlaues
时间: 2023-04-09 07:03:11 浏览: 65
这是关于 pandas 库的问题。value_counts() 是 pandas 库中的一个函数,用于统计一个 Series 中每个元素出现的次数,并按照出现次数从大到小排序。而 sort_values() 则是用于对一个 Series 或 DataFrame 进行排序的函数,可以按照指定的列或行进行排序。
相关问题
python value_count和value_counts
value_count和value_counts都是pandas库中的函数,用于计算Series或DataFrame中每个值的出现次数。
但是value_count只适用于Series,而value_counts适用于Series和DataFrame,且返回的结果格式不同。
用法示例:
Series:
```
import pandas as pd
s = pd.Series(['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'])
print(s.value_counts())
```
输出结果:
```
c 3
a 2
b 1
dtype: int64
```
DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
print(df['A'].value_counts())
```
输出结果:
```
c 3
a 2
b 1
Name: A, dtype: int64
```
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
print(df['B'].value_counts())
```
输出结果:
```
6 1
5 1
4 1
3 1
2 1
1 1
Name: B, dtype: int64
```
pandas value_counts 详细用法
pandas中的value_counts()函数可以用于统计某一列中不同值出现的次数,它返回一个Series对象,其中包含每个不同值的计数。以下是它的详细用法:
```python
DataFrame['column_name'].value_counts(
normalize=False,
sort=True,
ascending=False,
bins=None,
dropna=True,
)
```
参数解释:
- normalize:设置为True时,返回每个不同值的百分比。
- sort:设置为True时,将结果按照计数值进行排序。
- ascending:设置为False时,将计数值从大到小排序。
- bins:设置为整数n时,将数据分为n个等宽的区间,并统计每个区间中不同值的计数。
- dropna:设置为False时,将包含NaN值的计数值也进行计算。
示例:
```python
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Tom', 'Lucy', 'Jerry']}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计name列中每个不同值出现的次数
value_counts = df['name'].value_counts()
print(value_counts)
# 按照计数值进行排序
sorted_counts = df['name'].value_counts().sort_values()
print(sorted_counts)
# 返回每个不同值的百分比
percent_counts = df['name'].value_counts(normalize=True)
print(percent_counts)
# 将数据分为3个等宽的区间,并统计每个区间中不同值的计数
binned_counts = df['name'].value_counts(bins=3)
print(binned_counts)
# 包含NaN值的计数值也进行计算
nan_counts = pd.Series(['Tom', 'Jerry', 'Tom', 'Lucy', None]).value_counts(dropna=False)
print(nan_counts)
```
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