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如何在pandas DataFrame中获取多列/多行中唯一列值的计数?

在pandas DataFrame中获取多列/多行中唯一列值的计数可以使用value_counts()方法。该方法可以对指定的列或行进行计数,并返回每个唯一值的出现次数。

如果要获取多列中唯一列值的计数,可以使用value_counts()方法对这些列进行拼接,并设置dropna=False参数来包含缺失值。例如,假设有一个DataFrame对象df,包含两列A和B,可以使用以下代码获取这两列中唯一列值的计数:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 4, 5, 6]})

# 获取多列中唯一列值的计数
counts = pd.concat([df['A'], df['B']]).value_counts(dropna=False)

print(counts)

输出结果为:

代码语言:txt
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3    2
2    2
1    2
6    1
5    1
4    1
dtype: int64

如果要获取多行中唯一列值的计数,可以使用value_counts()方法对DataFrame对象进行转置,并设置dropna=False参数来包含缺失值。例如,假设有一个DataFrame对象df,包含两行1和2,可以使用以下代码获取这两行中唯一列值的计数:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame([[1, 4], [2, 5], [3, 6], [1, 4], [2, 5], [3, 6]], columns=['A', 'B'])

# 获取多行中唯一列值的计数
counts = df.T.apply(pd.Series.value_counts, dropna=False)

print(counts)

输出结果为:

代码语言:txt
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   1  2  3  4  5  6
A  2  2  2  0  0  0
B  0  0  0  2  2  2

在以上代码中,pd.concat()函数用于将多个Series对象拼接成一个新的Series对象,df.T用于转置DataFrame对象,apply()方法用于对转置后的DataFrame对象的每一列应用pd.Series.value_counts()方法进行计数。

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