我需要一些关于熊猫的帮助。'C'],
我尝试在前两列1Country和2City上执行groupby，并在F1和F2列上执行value_counts。到目前为止，我一次
浏览 16提问于2018-08-25得票数 4
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同样基于这个和这个，我尝试计算列中的频率。当我在int64列上运行它时：我得到了想要的结果：50 1df['text'].value_counts() AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“value_counts”
最重要的是，如果
浏览 1提问于2020-01-13得票数 0
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我有一个很大的df。groupby在两列上，我在第三列上有一个value_counts。到目前为止一切顺利： df_group_chir = df_chir.groupby(['Spec','Year'])['type'].value_counts() 这将提供所需的结果：正如您所看到的，它写着: Name: type。没别的了。让这个系列成为DF，当然会得到同样的<
浏览 28提问于2020-09-17得票数 0
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我有一个具有多个索引的熊猫系列，就像这个图像"target"，"Lastnewjob"，"experienceGroup“。这是pandas.core.series.series类型。我想要查看的数据帧使用groupby获取序列的代码。Job=df.groupby(['target','last_new_job'])['experienceGroup'
浏览 1提问于2021-01-26得票数 0
所以我是python的新手，我正在使用pandas处理数据帧(除了pandas之外不能使用包)，我已经为6种不同的汽车接受了用户输入(制造商，型号，类型，评级)：print df.groupby('rating')['type'].value_counts()
print df.groupby('rating')['type&#
浏览 1提问于2018-06-14得票数 2
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我已经创建了一个熊猫series应用groupby函数和value_counts()。我想选择一个有多个值的行。704 D 219ex = ex["Name"].value_counts()
Value Name
201
浏览 0提问于2018-06-27得票数 3
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我必须计算列组中唯一值的数量和将在该组中获得奖金的人数。| HockeyNo | FootballNo Hockey
我使用pd.value_counts()来计算组中的唯一值
浏览 9提问于2022-11-14得票数 0
当我试图在ipython...beginner中与熊猫一起运行这个文件时，我总是得到不同的属性错误，所以我可能遗漏了什么from pandas import Series, DataFrame= clean.dropna()
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'value_counts
浏览 5提问于2013-10-15得票数 41
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我想使用value_counts(normalize=True)创建一个跨多个列的分组百分比表。除了添加"normalize=True“部分之外，我想要执行类似于下面的操作，但不确定如何使用groupby.agg来执行此操作。对于如何在不添加更多代码行的情况下做到这一点，有什么想法吗？我的实际数据有很多列，除了分组列之外，每个列的比例都是1-5。],
'Bar': ['5', '5
浏览 58提问于2021-08-31得票数 1
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我正在尝试从具有多个索引的pandas数据帧中仅检索最大值(包括多个索引值)。我拥有的数据帧是通过groupby和列选择('tOfmAJyI')生成的，如下所示：id我想要实现的是获得最大值，包括它们相应的索引值。我能够获得id和最大值，但我仍在尝试
浏览 8提问于2018-02-24得票数 8
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我想计数groupBy对象上的多个值(包含在每个单元格的列表中)。| | Record the respondent’s sex | 7.grouped = df.groupby(['Record the respondent’s sex'], sort=True)
question_data
浏览 0提问于2017-09-10得票数 1
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colorblack'].transform('sum')cargroupdf['colorbluepercent'] = (df.groupby('car') ['colorbl
浏览 6提问于2022-11-02得票数 1
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0.3,0.9,0.4,1.0,0.2],'d': [1,0,0,1,0,1]}下面的行将打印出df['a']=john和df['a']=mary对应于df['b']=1,2,3的次数print(df.groupby('a')['b'].value_counts())
我现在要做的是打印出df['a']=john和df['
浏览 3提问于2021-11-26得票数 0
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对于熊猫数据，我知道我可以在一个或多个列上分组，然后过滤出现的值多/少一个给定的数字。
但是我想在数据仓库上的每一列上做这件事。我想移除不频繁的值(比方说，发生的次数少于5% )或太频繁的值。作为一个示例，考虑具有以下列的dataframe：city of origin, city of destination, distance, type of transport (air/
浏览 1提问于2015-07-08得票数 13
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我使用.apply(pd.Series.value_counts, axis=0)来计算两个熊猫列'a'，'b‘中的值。但是，当我尝试在对‘’列上的进行分组后使用它时，我会得到以下错误：import pandas as
浏览 9提问于2022-08-24得票数 1
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我在col1中有一个具有person ID的数据，它可以重复表示同一个Person的另一行。col2表示对于某些参数，该行(实例)是Y还是N。我需要得到那些只有'N‘和他们的’N‘计数的人的过滤输出。所以我做了这样的事情： data.groupby('col1')['col2'].value_counts().unstack(level=1) 这为我带来了以下内容： col1 Y N
1da
浏览 24提问于2021-10-13得票数 1
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我在多个列中有以下数据：123456 ['mary','ralph', ''bob']value_counts。我可以在爆炸后把这些值放进他们的列里，没问题。但是，那些知道爆炸的人知道，我的value_counts会被膨胀，因为当将它应用到多个列时，会重复发生爆炸的值。显然，这会抛出每列
浏览 1提问于2020-11-12得票数 0
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我想在python中用“是”或“否”计数的多个x-类别绘制一个条形图。我已经开始了一些代码，但我相信，我正在以一种缓慢的方式获得我想要的解决方案。green = 4
ca = df['canoe'].value_counts()ka =df['kayak'].value_counts()
sh = d
浏览 0提问于2018-07-26得票数 5
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我有一个类似于此的DataFramea Adam 5c Adam 4d Seth 2a Adam 2
我试图了解有多少id与名称和它们之间的重叠相关联。我在id列上做了一个groupby，然后我可以看到有多少id有多少个与它们相关的名称。df.groupby('id')['
浏览 2提问于2016-04-07得票数 1
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