1, -1, -1, -1, 1, 1, 1] ] ) ,我想要计算每行值序列出现的次数(行的直方图)。为此，我使用value_counts：但我得到了以下输出，其中一些序列和一些开始列缺少值：
浏览 20提问于2021-02-19得票数 0
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计算Pandas序列中元素出现次数的最快方法是什么？In [42]: df = DataFrame(['a', 'b', 'a'])
Out[43]: a
浏览 0提问于2014-04-27得票数 1
我一直在尝试使用value_counts对多个列进行计数。现在，我让它在一列上工作，但不是多列。d = {'id': [1, 1, 2, 3, 3], 'service': [3, 3, 4, 2, 3], 'name': ['Joe', &#x
浏览 1提问于2018-03-19得票数 2
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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：下面的代码也显示了1列： df_group_chir.columns
Index(['type'], dtype=&#x
浏览 28提问于2020-09-17得票数 0
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当我在一个列上执行value_counts操作时，有没有人看到和/或理解我在pandas中计数的以下错误，我验证了该列只有数字表示为string对象？试图找出导致这种情况的原因；这是我第一次看到这种情况。col12334...<repr(<pandas.core.series.Series at 0x819a0d0>) failed
浏览 2提问于2014-05-19得票数 0
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正如标题中所述，我想对pandas中的分类变量进行一些总结分析，但经过一段时间的搜索仍未找到令人满意的解决方案。因此，我开发了以下代码，作为一种自我回答的问题，希望有这样的人可以帮助改进。= pd.DataFrame({'var_name', 'values', 'count'}) temp_res = df[var].value_countscounts
浏览 15提问于2020-10-06得票数 1
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使用条件对许多特性进行二进制化
、、、、
我有Pandas的数据，有数以百计的分类功能(在数字上)。我只想在列中保留顶部的值。我已经知道，每个列中只有3或4个最常见的值，但我想自动选择它。我需要两种方法：1.再叙再税353.其他在第2列上使用#9+8+8 ()之后的其他25 value_counts#结果2.=‘2’>再4
浏览 3提问于2020-10-25得票数 0
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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
浏览 1提问于2020-01-13得票数 0
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我是python的新手，正在尝试将单行数据读取到数据框中，然后按值对其进行索引，以获得该行中每个值的出现次数。这是我到目前为止的代码：csv=pd.read_csv('filepath/data.csv', 'r', converters={'csv':str})
df=DataFrame(csv, columns=['data'], index=['0.0', '
浏览 10提问于2017-12-16得票数 0
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可视化来自一列的数据
、、、、
假设我有一个数据框架，其中有一个列作为性别，其中包含的值如下-femaleempty female
如何使用matplotlib以条形图或饼图的形式可视化这些数据，以显示男性和女性的数量/百分比？
浏览 4提问于2017-04-21得票数 1
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系列与数据帧的差异
、、、
如果我们在数据帧的一个列上执行value_counts函数，它就会给出一个包含唯一值计数的系列。
因此，type操作会给出pandas.core.series.Series。我的问题是，系列与数据帧之间的基本区别是什么？
浏览 4提问于2019-12-30得票数 1
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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/car/
浏览 1提问于2015-07-08得票数 13
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对于dict a中的每个元素，我需要计算'age‘列中的元素在另一个数据帧的一个特定列中出现的次数。例如，在pandas中，我有一个字典如下： a={'age':[22,38,26],'no':[1,2,3]} 并且我有另一个包含几列的数据帧 TableB= {'name': ['Braund',我期望的结果是c={'age':[22,38,
浏览 9提问于2019-09-09得票数 1
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我只是无法从句法上看到熊猫树上的树木。Duster 360 14.3 two 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 no 3
在这里，我只想过滤的汽车是‘是’
浏览 0提问于2015-06-28得票数 1
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我有一个邮政编码在两列的pandas.DataFrame。我只想用value_counts()计算一下所有邮政编码的出现次数。但对我来说，它们在哪个专栏中并不重要。我需要DataFrame中所有邮政编码列的结果。200004 30000 10000 最终和预期的结果将是： ZIPCODE_N
10000有没有其他更优雅的pandas-
浏览 29提问于2021-07-08得票数 2
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我们的目标是获得排名前100的GPA，并确定GPA排名前100的毕业生中有多少是女性 我试着对GPA排名前100位的数据进行排序，但之后我被困在了如何从这一点过滤女性的问题上 import pandassort_gpa = grads_df.sort_values(by=['gpa']).tail(100) 在这里，我被卡住了，因为我不确定如何才能只过滤那些grad_gender ==为“Female”的实体的
浏览 17提问于2019-09-11得票数 0
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我不知道如何总结Pandas value_counts()结果的一部分。在本例中:我需要值的和，直到索引8(如value_counts()的结果(wicht是一个很长的系列)，希望有人能在这方面帮助我。先谢谢大家。我在我的df列上执行一个value_count，使用：<em
浏览 2提问于2021-10-10得票数 0
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我想对帐户ID执行groupby，然后在group by之后执行值的计数，并将其计数作为新列。我怎么才能在熊猫身上做到这一点呢？
浏览 0提问于2015-06-19得票数 0
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我有一个pandas DataFrame，其中一列是出租车行驶的路程。我在本专栏中使用value_counts()，以便查看最常见的行程距离。b = df['trip_distance'].value_counts() 对象b是pandas系列对象。1，它出现了21815次，其余的也是如此。尽管如此，当我在自定义系列上试用它时 a = pd.Series([3, 1, 2, 3, 4, 4, 5]).value_counts
浏览 3提问于2020-10-13得票数 2
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2回答
我需要通过datetime列和另一个str(object)列来转换一个dataframe，以便按组应用函数，并将结果分配给组的每个行成员。我理解，但不能同时为这两个条件创建一个pandas.Grouper。因此：
如何在多列上使用pandas.Grouper？
浏览 6提问于2018-09-05得票数 16
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