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

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。

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()

@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!

对df中的多个列使用列表理解和value_counts

[my_series[c].value_counts() for c in list(my_series.select_dtypes(include=['O']).columns)]

https://stackoverflow.com/a/28192263/786326

正如大家所说，更快的解决方法是:

df.column_to_analyze.value_counts()

但是如果你想在你的数据框架中使用输出，使用这个模式:

df input:

category
cat a
cat b
cat a

df output: 

category   counts
cat a        2
cat b        1 
cat a        2

你可以这样做:

df['counts'] = df.category.map(df.category.value_counts())
df