下面的代码为名为“smaller_dat1”的数据帧中的“Total_score”列中的各种值创建频率表，然后返回值“300”在该列中出现的次数。

valuec = smaller_dat1.Total_score.value_counts()
valuec.loc[300]

在0.18.1中，groupby和count没有给出唯一值的频率:

>>> df
   a
0  a
1  b
2  s
3  s
4  b
5  a
6  b

>>> df.groupby('a').count()
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [a, b, s]

然而，唯一的值和它们的频率很容易通过大小来确定:

>>> df.groupby('a').size()
a
a    2
b    3
s    2

使用df.a.value_counts()，默认情况下返回排序后的值(降序排列，即最大值在前)。

下面的代码为名为“smaller_dat1”的数据帧中的“Total_score”列中的各种值创建频率表，然后返回值“300”在该列中出现的次数。

valuec = smaller_dat1.Total_score.value_counts()
valuec.loc[300]

df.category.value_counts()

这一小行代码将提供您想要的输出。

如果列名中有空格，则可以使用

df['category'].value_counts()

如果你的DataFrame有相同类型的值，你也可以在numpy.unique()中设置return_counts=True。

index, counts= np.unique(df.values,return_counts=True)

如果您的值是整数，则Np.bincount()可能更快。

如果你想应用到所有列，你可以使用:

df.apply(pd.value_counts)

这将对每一列应用一个基于列的聚合函数(在本例中为value_counts)。