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。

your data:

|category|
cat a
cat b
cat a

解决方案:

 df['freq'] = df.groupby('category')['category'].transform('count')
 df =  df.drop_duplicates()

如果没有任何库，你可以这样做:

def to_frequency_table(data):
    frequencytable = {}
    for key in data:
        if key in frequencytable:
            frequencytable[key] += 1
        else:
            frequencytable[key] = 1
    return frequencytable

例子:

to_frequency_table([1,1,1,1,2,3,4,4])
>>> {1: 4, 2: 1, 3: 1, 4: 2}

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)。

@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。