在pandas中,可以使用value_counts()
函数来计算DataFrame中某一列的频率。然后,可以使用assign()
函数将计算得到的频率添加为新的计算列。
以下是完善且全面的答案:
将计算列添加到pandas中列的DataFrame计数频率的步骤如下:
import pandas as pd
value_counts()
函数计算频率:df['列名'].value_counts()
,其中df
是DataFrame对象,列名
是要计算频率的列名。assign()
函数将计算得到的频率赋值给一个新的列名,然后将其添加到DataFrame中。完整代码示例:
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'列名': ['值1', '值2', '值1', '值3', '值2']}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算频率
frequency = df['列名'].value_counts()
# 将频率添加为新的计算列
df = df.assign(频率=df['列名'].map(frequency))
# 打印结果
print(df)
输出结果:
列名 频率
0 值1 2
1 值2 2
2 值1 2
3 值3 1
4 值2 2
在这个例子中,我们创建了一个包含5个值的DataFrame,然后使用value_counts()
函数计算了每个值的频率。接着,我们使用assign()
函数将频率添加为新的计算列,并将其命名为"频率"。最后,我们打印了结果DataFrame。
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