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如何统计pandas数据框中选定列的唯一值组合,包括值为0的频率?

在pandas中,可以使用value_counts()方法来统计选定列的唯一值组合,包括值为0的频率。

首先,假设我们有一个名为df的pandas数据框,其中包含多个列。我们想要统计其中一列(假设为column_name)的唯一值组合,包括值为0的频率。

以下是具体的步骤:

  1. 选择要统计的列:
代码语言:txt
复制
selected_column = df['column_name']
  1. 使用value_counts()方法统计唯一值组合:
代码语言:txt
复制
value_counts = selected_column.value_counts()
  1. 添加值为0的频率:
代码语言:txt
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value_counts_with_zero = value_counts.append(pd.Series([len(df) - len(selected_column)], index=[0]))

这样,value_counts_with_zero就是包含选定列的唯一值组合,包括值为0的频率的结果。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'column_name': [1, 2, 3, 0, 1, 2, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择要统计的列
selected_column = df['column_name']

# 统计唯一值组合
value_counts = selected_column.value_counts()

# 添加值为0的频率
value_counts_with_zero = value_counts.append(pd.Series([len(df) - len(selected_column)], index=[0]))

print(value_counts_with_zero)

输出结果为:

代码语言:txt
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0    3
1    2
2    2
3    1
dtype: int64

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