Pandas是一个基于Python的数据分析工具库,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,可以方便地进行数据处理和分析。
在Pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并通过value_counts函数获取每个分组中各个值的计数。
下面是完善且全面的答案:
Pandas Python - get value counts by grouped:
在Pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,然后使用value_counts函数获取每个分组中各个值的计数。
首先,导入Pandas库:
import pandas as pd
接下来,创建一个DataFrame对象,用于存储数据:
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
现在,我们可以使用groupby函数对数据进行分组,并使用value_counts函数获取每个分组中各个值的计数:
grouped = df.groupby('Group')
counts = grouped['Value'].value_counts()
这将返回一个Series对象,其中包含每个分组中各个值的计数。可以通过打印counts来查看结果:
print(counts)
输出结果如下:
Group Value
A 1 1
2 1
B 3 1
4 1
5 1
C 6 1
Name: Value, dtype: int64
这个结果显示了每个分组中各个值的计数。例如,分组A中的值1和值2的计数都是1,分组B中的值3、值4和值5的计数都是1,分组C中的值6的计数是1。
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以上是关于Pandas Python中通过分组获取值计数的完善且全面的答案,希望对您有帮助!
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