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()

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。

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)。

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 

n_values = data.income.value_counts()

第一个唯一值计数

n_at_most_50k = n_values[0]

第二个唯一值计数

n_greater_50k = n_values[1]

n_values

输出:

<=50K    34014
>50K     11208

Name: income, dtype: int64

输出:

n_greater_50k,n_at_most_50k:-
(11208, 34014)