我有一个包含客户购买历史记录的销售表。我想创建一个按客户分组的新数据帧。dataframe还应该包含一个列，其中包含客户购买的所有产品的value_counts字典以及每种产品的数量。Description.value_counts().to_frame().rename(columns={'Description':'Counts'}).reset_inde
浏览 6提问于2020-02-01得票数 1
回答已采纳
3回答
现在我想要计算每个y的所有值x，举个例子：，对于每个州，我想要计算城市的数量。我尝试过这样的方法，但我知道这不是正确的语法，但我不知道如何正确使用它：有人能告诉我怎么做才对吗
浏览 0提问于2017-01-12得票数 0
回答已采纳
我尝试使用pandas.Series.value_counts来获取数据帧中值的频率，因此我遍历了每一列并获得了values_count，它提供了一系列： groupedData= newData.groupby('class') dictClass[k] = {} myobj = group
浏览 0提问于2015-04-02得票数 29
回答已采纳
2回答
我有一个包含各种列的数据，我计算了每个列的value_counts，并将它们转换为to_dict。现在，我想逐行打印它们，并添加一些字符串，描述每个字典如下： '\n', '\n'
浏览 7提问于2021-05-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个专栏，看起来是这样的：AABC值有时存在，但并不总是存在。当C存在时，这很好。但是，如果列中没有出现C，则会引发一个关键错误。value_counts = df.group.value_counts()我想检查C是否有计数。value_counts = df.group.value_counts()
new_df["C&quo
浏览 7提问于2022-06-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个DataFrame，其中包含一列球员名称和一列球员唯一ID。可能有多个球员同名(如John Williams)，但有两个唯一的球员ID(如williamsjo01和williamsjo02)。当我创建两个列的字典时，如果有一个键有多个值，它只捕获后一个值。我正在寻找一种方法，使具有多个值的键成为具有多个值的列表。我现在想的可能是使用一个条件语句，比如： if df[
浏览 9提问于2021-07-26得票数 0
我正在尝试创建一个字典，其中键是pandas列(所有类型都是object)，键是字典，每个列的value_counts()。我试过这样做，但我得到了TypeError: unhashable type: 'dict'这个替代方法是可行的，但是它给了我一个元组列表：
value_counts_tuples
浏览 2提问于2018-01-10得票数 1
回答已采纳
我对python和dataframes是个新手，所以我想知道是否有人知道我是如何完成以下工作的。我有一个包含许多列的数据帧，其中一些列共享一个开头，后面跟着一个数字(bird_1，bird_2，bird_3)。我希望从本质上将所有具有相同开头的列合并为具有组成列中包含的所有值的单数列。然后我想对每一个都运行df[columns].value_counts<
浏览 0提问于2020-01-31得票数 0
3回答
假设我的数据是0 K apple,banana2 B orange,banana4C apple,grapepd.Series(np.concatenate([x.split() for x in df.Value])).value_counts()
pd.Series(' '.join(df.Value).split(
浏览 7提问于2020-02-10得票数 3
回答已采纳
我正在创建df中每列类别的一些计数。列中不存在所有可能的类别，但它们都存储在字典中。是否有可能将数据中未包含的类别追加到value_counts数据中？有关预期输出的代码和示例，请参见下面的内容。这些列中有很多，所以在末尾手动添加并不好。非常感谢!包含所有可能的响应的字典
df_dic = {'veggie': ['cucumber&
浏览 2提问于2021-07-02得票数 0
回答已采纳
我有一个df列，每个单元格都包含一个字典，所以当我将value_counts应用到这个列时，我会得到每个字典出现的次数的结果。但我需要的是得到独立值的肝硬化数目。列单元格如下所示：
1 [{'name': 'John'}, {'name': 'Mark'}, {
浏览 3提问于2022-06-23得票数 2
但这一次，我想过滤一个数据，保留列中有两个以上相同条目的所有行。对于确切的两列，我使用：df1 = df[df['group'].map(df['group'].value_counts()).eq(2)]和group是条目所在的列。所以我在寻找：
df1 = df[df['group'].map(df['group']
浏览 3提问于2020-07-09得票数 2
回答已采纳
group by a.name将给我一个新列‘N’，其中包含符合我的group by规范的计数。然而，在pandas中，如果我尝试df‘’name‘.value_counts()，我得到的是计数，而不是原始数据帧中的列。
有没有办法在单个步骤/语句中将计数作为原始数据帧中的一列？
浏览 2提问于2017-07-30得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个有兴趣变量的数据(分类，这里是Yes，No等等)和一个分组变量(见下文)：import numpy as np由此，我想检索并绘制条形图中每组累积的数据。详细说明:对于A组，Yes、No等的百分比与by组相同。命令df['Response'].groupby(df['<e
浏览 5提问于2019-03-02得票数 1
回答已采纳
3回答
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
这是我的DataFrame：------------- 2 ac bc cd b 4 ad cd ae bgrp = df.groupby('c')
vc1 = grp['b1'].v
浏览 4提问于2014-05-17得票数 0
回答已采纳
我有一个字典，其中键-值对列name和value作为这些列中允许的值的列表 如何将字典列表中未出现的值替换为“0” FinalCat_是列名列表CombinedCat是Vaex df AllowedCatColValuesFast是字典 def returnVal(x, li): return x return '0'
CombinedCa
浏览 33提问于2021-04-28得票数 0
2回答
我有以下数据格式dfReg1 AAA BBB AAAReg1 BBB CCC CCC
我需要计算按GROUP_1、GROUP_2和GROUP_3按REGION分组的值的唯一出现次数(实际数据集中GROUP_列<em
浏览 2提问于2017-01-03得票数 2
回答已采纳
3回答
我有这样的数据： +---+---+---++---+---+---+| 2 | 2 | 7 || 3 | 2| 1 |+---+---+---+ 需要统计每一列的唯一值，并按如下方式上报： +---+---+---+| A | 2 | 1 || B | 2 | 5 || C | 7 | 2 |
+---+---+---+ 我没有问题，
浏览 22提问于2020-04-07得票数 1
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
