Series.value_counts()
时间: 2024-05-21 20:16:01 浏览: 11
Series.value_counts()是一个pandas库中的函数,它可以用于计算一个Series中每个唯一值出现的次数。它返回一个新的Series对象,其中包含每个唯一值和它们对应的计数。例如,如果有一个Series对象包含以下值:[1, 2, 2, 3, 3, 3],那么调用value_counts()函数将会返回一个新的Series对象,其中包含以下值:{3: 3, 2: 2, 1: 1},其中每个唯一值都是一个键,而其对应的计数是这个键的值。这个函数通常用于数据清洗和分析中,以便了解数据集中不同值的出现频率。
相关问题
Series.value_counts(normalize = True,dropna = False)方法。
Series.value_counts(normalize=True, dropna=False)是一个 Pandas 库中的方法,用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数,并返回一个新的 Series,其中包含每个唯一值的计数和其在原始 Series 中的比例。
参数 normalize 设置为 True,表示返回的计数结果将被规范化,即转换为百分比形式。参数 dropna 设置为 False,表示返回结果中将包含 NaN 值的计数。
例如,假设有一个名为 s 的 Series 包含以下值:
```
s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, np.nan])
```
则通过调用 s.value_counts(normalize=True, dropna=False),将会得到以下结果:
```
3.0 42.857143
2.0 28.571429
1.0 14.285714
NaN 14.285714
dtype: float64
```
其中,每个唯一值的计数和其占比分别为:3.0(3 次,占比 42.86%)、2.0(2 次,占比 28.57%)、1.0(1 次,占比 14.29%)和 NaN(1 次,占比 14.29%)。
.value_counts()
`.value_counts()` 是一个 Pandas 库中的函数,用于统计一个 Series(一维数据)中每个元素出现的次数,并返回一个新的 Series,其中每个元素是原始 Series 中的唯一值,每个元素的值是它在原始 Series 中出现的次数。例如,如果我们有一个包含以下元素的 Series:
```python
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3])
```
调用 `.value_counts()` 函数如下:
```python
value_counts = data.value_counts()
```
那么 `value_counts` 将是一个新的 Series,其值为:
```
3 3
2 2
1 1
dtype: int64
```
其中,索引为 3、2 和 1 的元素分别出现了 3、2 和 1 次。`.value_counts()` 函数还有一些参数,可以用来控制返回的结果,例如可以使用 `normalize=True` 参数来返回每个元素在原始 Series 中出现的比例。