通过groupby计数

我理解您的问题是如何使用 groupby 计数。首先，您需要选择要分组的列，然后使用 groupby 函数进行分组，并使用 count 函数计数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '小明', '小红', '小李', '小张', '小赵', '小王'],
        'age': [18, 22, 19, 23, 20, 19, 21, 22, 18, 21],
        'gender': ['男', '男', '女', '男', '女', '女', '男', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 gender 列进行分组，计算每组的数量
result = df.groupby('gender').count()

print(result)

这段代码将按照 gender 列进行分组，并计算每个组中的数量。输出结果如下：

        name  age
gender          
女          3    3
男          7    7

其中，女性有 3 个人，男性有 7 个人。

相关问题

group by计数

Group by计数是指在使用Group by语句时，结合count函数来统计每个分组中的记录数量。通过使用Group by和count函数可以对数据进行分类并计算每个分类中的记录数。在给定的例子中，使用了Group by语句将学生按照性别进行分组，并使用count(*)函数计算每个性别的学生数量。结果显示，男生有4人，女生有2人。

pandas groupby 计数

你使用 Pandas 中的 `groupby` 方法和 `count` 方法来计算分组的数量。假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含一个名为 `category` 的列，你可以按照 `category` 列进行分组，然后使用 `count` 方法来计算每个分组的数量，示例代码如下：

grouped = df.groupby('category')
counts = grouped.count()
print(counts)

这将打印出每个类别的计数结果。如果你想要将结果按照计数降序排序，可以使用 `sort_values` 方法，示例代码如下：

sorted_counts = counts.sort_values(by='category', ascending=False)
print(sorted_counts)