@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!

@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!

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)。

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}

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)。