我相信这应该工作的任何DataFrame列列表。

def column_list(x):
    column_list_df = []
    for col_name in x.columns:
        y = col_name, len(x[col_name].unique())
        column_list_df.append(y)
return pd.DataFrame(column_list_df)

column_list_df.rename(columns={0: "Feature", 1: "Value_count"})

函数“column_list”检查列名，然后检查每个列值的唯一性。

你也可以用pandas先把你的列作为类别广播，例如dtype="category"。

cats = ['client', 'hotel', 'currency', 'ota', 'user_country']

df[cats] = df[cats].astype('category')

然后调用describe:

df[cats].describe()

这将给你一个很好的值计数表和更多的东西:):

    client  hotel   currency    ota user_country
count   852845  852845  852845  852845  852845
unique  2554    17477   132 14  219
top 2198    13202   USD Hades   US
freq    102562  8847    516500  242734  340992

@metatoaster已经指出了这一点。 去柜台。它的速度非常快。

import pandas as pd
from collections import Counter
import timeit
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10000, (100, 2)), columns=["NumA", "NumB"])

计时器

%timeit -n 10000 df['NumA'].value_counts()
# 10000 loops, best of 3: 715 µs per loop

%timeit -n 10000 df['NumA'].value_counts().to_dict()
# 10000 loops, best of 3: 796 µs per loop

%timeit -n 10000 Counter(df['NumA'])
# 10000 loops, best of 3: 74 µs per loop

%timeit -n 10000 df.groupby(['NumA']).count()
# 10000 loops, best of 3: 1.29 ms per loop

干杯!

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)。

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.apply(pd.value_counts).fillna(0)

value_counts -返回包含唯一值计数的对象

在每一列中应用计数频率。如果你设置axis=1，你会得到每一行的频率

Fillna(0) -使输出更花哨。更改NaN为0