我有一个数据集
category
cat a
cat b
cat a
我希望能够返回(显示唯一值和频率)
category freq
cat a 2
cat b 1
我有一个数据集
category
cat a
cat b
cat a
我希望能够返回(显示唯一值和频率)
category freq
cat a 2
cat b 1
当前回答
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
其他回答
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)。
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
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
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。