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
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)。
其他回答
使用value_counts()作为@DSM注释。
In [37]:
df = pd.DataFrame({'a':list('abssbab')})
df['a'].value_counts()
Out[37]:
b 3
a 2
s 2
dtype: int64
还有groupby和count。在这里有很多方法可以剥猫皮。
In [38]:
df.groupby('a').count()
Out[38]:
a
a
a 2
b 3
s 2
[3 rows x 1 columns]
查看在线文档。
如果你想将频率添加回原始数据帧，使用transform返回一个对齐的索引:
In [41]:
df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')
df
Out[41]:
a freq
0 a 2
1 b 3
2 s 2
3 s 2
4 b 3
5 a 2
6 b 3
[7 rows x 2 columns]
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
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
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}
