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在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。

1. Series 情况下:

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'区域' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'], 
         '10月份销售' : ['0.477468', '0.195046', '0.015964', '0.259654', '0.856412', '0.259644'],
         '9月份销售' : ['0.347705', '0.151220', '0.895599', '0236547', '0.569841', '0.254784']})
print(df)

统计每个区域出现多少次:

print(df['区域'].value_counts())

pandas计数 value_counts()的使用

每个区域都被计数,并且默认从高到低排序。

如果想升序排列,设置参数 ascending = True:

print(df['区域'].value_counts(ascending=True))

pandas计数 value_counts()的使用

如果想得出计数占比,可以加参数 normalize=True

print(df['区域'].value_counts(normalize=True))

pandas计数 value_counts()的使用

注:空值默认剔除掉的。value_counts()返回的结果是一个Series数组,可以跟别的数组进行计算。

2. DataFrame 情况下:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'区域1' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'],
          '区域2' : ['太原', '太原', '西安', '西安', '西安', '太原']})
print(df.apply(pd.value_counts))

pandas计数 value_counts()的使用

区域2中没有郑州,所以是NaN。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
pandas,value_counts(),pandas,计数

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。