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    9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

    当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...value_count() 返回的系列默认按降序排列。...我希望这篇文章能帮助你节省学习 Pandas 的时间。我建议您查看 value_counts() API 的文档并了解您可以做的其他事情。

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    5种高效利用value-counts函数的方法，一键提升数据挖掘姿势水平

    在确定训练哪种模型以及训练多少模型之前，我们必须对数据包含的内容有所了解。Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。...此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。因此，在这篇短文中，作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ?...图源：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察...S 644 C 168 Q 77 这个函数会对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序，无效值也会被排除。...如何实现升序的 value_counts() 默认情况下，value_counts () 返回的序列是降序的。我们只需要把参数 ascending 设置为 True，就可以把顺序变成升序。

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    一键提升数据挖掘姿势水平，5种高效利用value-counts函数的方法

    Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...图源：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...S 644 C 168 Q 77 这个函数会对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序，无效值也会被排除。...如何实现升序的 value_counts() 默认情况下，value_counts () 返回的序列是降序的。我们只需要把参数 ascending 设置为 True，就可以把顺序变成升序。

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    Pandas数据处理——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素

    这个图片的来自于AI生成，我起名叫做【云曦】，根据很多的图片进行学习后生成的  Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素 ---- 目录 Pandas...sort=True·倒序 参数ascending=True·正序 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- value_counts...: boolean, default False　默认降序排序 bins : integer, 格式(bins=1),意义不是执行计算，而是把它们分成半开放的数据集合，只适用于数字数据 dropna

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    【精华总结】全文4000字、20个案例详解Pandas当中的数据统计分析与排序

    今天小编来给大家讲一下Pandas模块当中的数据统计与排序，说到具体的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。...导入模块并且读取数据库 我们这次用到的数据集是“非常有名”的泰坦尼克号的数据集，该数据源能够在很多平台上都能够找得到 import pandas as pd df = pd.read_csv("titanic_train.csv...： subset: 表示根据什么字段或者索引来进行统计分析 normalize: 返回的是比例而不是频次 ascending: 降序还是升序来排 dropna: 是否需要包含有空值的行 对数值进行排序...')['Sex'].value_counts().to_frame() 数据集的排序 下面我们来谈一下数据的排序，主要用到的是sort_values()方法，例如我们根据“年龄”这一列来进行排序，排序的方式为降序排...： by: 表示根据什么字段或者索引来进行排序，可以是一个或者是多个 axis: 是水平方向排序还是垂直方向排序，默认是垂直方向 ascending: 排序方式，是升序还是降序来排 inplace: 是生成新的

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    Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

    来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]...df['score'].value_counts(bins = 3, sort = False) 默认情况下， .value_counts 按值的降序对返回的系列进行排序。...value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。

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    图解四个实用的Pandas函数！

    ，熟练掌握pandas是每一个数据科学家的必备技能，本文将用代码+图片详解Pandas中的四个实用函数！...面对这样的需求我们可以选择自己写一个函数完成，但是使用pandas中的shift()可能是最好的选择，它可以将数据按照指定方式进行移动！...value_counts() pandas中的value_counts()用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数，并可以通过降序或升序对结果对象进行排序，下图可以方便理解。...更多的细节与参数设置，可以阅读pandas官方文档。...nlargest() 在很多情况下，我们会遇到需要查找Series或DataFrame的前3名或后5名值的情况，例如，总得分最高的3名学生，或选举中获得的总票数的3名最低候选人 pandas中的nlargest

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    Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

    分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]...df['score'].value_counts(bins = 3, sort = False) 默认情况下， .value_counts 按值的降序对返回的系列进行排序。...value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。

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    建议收藏：12个Pandas数据处理高频操作

    大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。...pip install pandas 在Python代码中使用pandas首先需要导入，： import pandas as pd 创建一个示例数据： # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df...# 默认情况，统计b列各元素出现次数 df['b'].value_counts() 最好奇的bins参数，按bins分割区间，统计落在各区间内元素个数 # 按指定区间个数bin，元素起始值分割区间，...b'].value_counts(normalize=True) 还有sort和ascending，可以按指定方式对统计结果进行排序。...，默认降序） # by 指定排序列 na_position nan值放的位置 开头还是尾部 df.sort_values(by=['name'],na_position='first') > 9 apply

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    简单概括精髓，pandas必知必会

    大家好，我是jiejie，今天我们介绍pandas库当中一些非常基础的方法与函数，希望大家看了之后会有所收获!...在pandas当中用describe()方法来对表格中的数据做一个概括性的统计分析，例如 series2.describe() output count 100.000000 mean...()方法 pandas当中的value_counts()方法主要用于数据表的计数以及排序，用来查看表格当中，指定列有多少个不同的数据值并且计算不同值在该列当中出现的次数，先来看一个简单的例子 df =...3 上海 2 广州 1 杭州 1 成都 1 香港 1 南京 1 Name: 城市, dtype: int64 可以看到北京出现了3次，上海出现了2次，并且默认采用的是降序来排列的...，下面我们来看一下用升序的方式来排列一下收入这一列 df["收入"].value_counts(ascending=True) output 4000 1 50000 1 8000

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    如果要快速的读写表格，Pandas 并不是最好的选择

    最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析，好在数据量不是很大，频率不是很高，使用起来得心用手，不得不说真的很方便。...Pandas 有两个竞争对手，一个是 Dask[1] 另一个是 DataTable[2]，不过 Pandas 太牛逼了，其他两个库都提供了与 Pandas 的 DataFrame 相互转换的方法。...下面是测试结果: 读取 csv 当行数少于一百万时，Dask 和 Pandas 从 CSV 生成 Pandas DataFrame 的时间大致相同。...但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。...在这两种情况下，Datatable 在 Pandas 中生成 DataFrame 所需的时间最少，提供高达 4 到 5 倍的加速。

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    Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

    Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...用法： In [17]: data.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 9 entries, 0 to 8 Data columns...Out[19]: A 4 B 2 C 2 Name: company, dtype: int64 # 返回占比情况 In [20]: data['company'].value_counts...主要参数： ascending （boolean, default False） 是否升序排列 inplace （boolean, default False） 是否作用于原对象 用法： # 按索引降序排列

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